这篇博文探讨了自监督学习，这是一种利用现成可用无标签数据的方法，通过从数据本身创建监督任务来实现。核心思想是在这些“借口”任务上训练模型，并非为了任务本身，而是为了学习对各种下游应用有用的中间表示。这种方法解决了手动数据标注的高成本和可扩展性有限的问题，使得能够利用大量的无标签文本和图像。该博文强调了其在语言建模中的应用，并讨论了基于图像的自监督学习技术。 AI
排序理由 该条目是一篇总结自监督学习研究论文的博客文章。
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<!-- Self-supervised learning opens up a huge opportunity for better utilizing unlabelled data, while learning in a supervised learning manner. This post covers many interesting ideas of self-supervised learning tasks on images, videos, and control problems. --> <p><span class="u…