Python 在自监督学习中的应用-从 SimCLR 到 BYOL 的演进

Python 在自监督学习中的应用：从 SimCLR 到 BYOL 的演进

1. 引言

自监督学习（Self-Supervised Learning，SSL）近年来在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了重要突破。它通过构造预训练任务，在没有标注数据的情况下学习有效的特征表示。本文将重点介绍自监督学习在计算机视觉中的应用，并分析从 SimCLR 到 BYOL 的技术演进。

2. 自监督学习概述

自监督学习是一种无监督学习方法，利用数据内部的关联性构造学习目标，而无需人工标注。主要方法包括：

• 对比学习（Contrastive Learning）：通过正样本（同一图像的不同增强视图）和负样本（不同图像）之间的相似性进行训练。
• 自回归方法（Autoregressive Models）：预测数据的未来部分，如 BERT 在 NLP 领域的应用。
• 生成式方法（Generative Methods）：如 GAN 和 VAE。

其中，对比学习是计算机视觉中最