1、什么是自监督学习？

自监督学习（Self-Supervised Learning）通过使用数据本身进行自动生成的标记来进行学习，通过设计一些自动生成标记的任务来引导模型进行学习，而无需外部的人工标记。这些任务可以是对数据进行旋转、遮挡、像素预测等。自监督学习解决的问题是分类。

2、自监督学习的原理

自监督学习（Self-Supervised Learning）在于如何自动为数据产生标记。

● 例如：输入一张图片，把图片随机旋转一个角度，然后把旋转后的图片作为输入，随机旋转的角度作为标记。

● 例如，把输入的图片均匀分割成3*3的格子，每个格子里面的内容作为一个片段，随机打乱片段的排列顺序，然后用打乱顺序的片段作为输入，正确的排列顺序作为标记。

● 类似这种自动产生的标注，完全无需人工参与。

3、自监督学习的任务（pretext task）种类

● 图像旋转：将图像进行随机旋转，然后让模型预测旋转的角度。通过解决这个任务，模型可以学习到图像中的旋转不变性。

● 图像补全：通过遮挡图像的一部分，然后让模型预测被遮挡的区域。通过解决这个任务，模型可以学习到图像中的完整性和填充能力。

● 图像颜色化：将彩色图像转换为灰度图像，然后让模型预测原始彩色图像的颜色。通过解决这个任务，模型可以学习到图像中的颜色信息。

● 图像排序：给定一组图像，让模型判断它们的顺序。通过解决这个任务，模型可以学习到图像中的时间顺序和连续性。

● 文本预测：给定一段文本，遮挡其中的一些单词或字符，然后让模型预测被遮挡的部分。通过解决这个任务，模型可以学习到文本中的语义和语法结构。

4、自监督学习的优点和局限性