32、自监督学习技术全解析

自监督学习技术全解析

1. 引言

自监督学习是机器学习领域的重要分支，它能够在没有大量标注数据的情况下，让模型从数据中自动学习到有价值的特征和表示。本文将详细介绍几种常见的自监督学习方法及其原理。

2. 基于拼图和旋转的自监督学习

2.1 解决拼图问题

通过解决自然图像的拼图问题来学习图像的视觉表示。具体操作如下：
1. 从输入图像中提取图像块并打乱顺序形成拼图。
2. 使用上下文无关网络（CFN，一种n路暹罗网络）进行学习，每个图像块对应n路CFN中的一列，共享层的实现与AlexNet相同。
3. 分类头预测图像块在打乱前的原始索引。

在Pascal VOC数据集上，该方法在图像分类和目标检测任务中优于之前的所有自监督模型。

2.2 旋转预测

RotNet模型利用旋转作为自监督信号来学习图像表示：
1. 将输入图像分别旋转0、90、180和270度。
2. 训练卷积网络（RotNet）来预测旋转角度，将其作为4个目标类别之一。

在CIFAR - 10数据集的图像分类任务中，RotNet特征的分类准确率仅比使用监督学习获得的最优结果低1.6%，在ImageNet的一些分类任务以及Pascal VOC的一些分类和目标检测任务中也取得了当时的最优结果。

3. 混合自预测模型

3.1 VQ - VAE原理

VQ - VAE（向量量化变分自编码器）在混合自预测模型中很常见。与普通自编码器和变分自编码器（VAE）相比：
- 普通自编码器通常只是压缩输入，