自监督学习与监督学习和无监督学习的区别是什么。自监督在学习过程中需要提供label吗？
2023-06-27 阅读 148
自监督学习、监督学习和无监督学习是机器学习中的三种不同的学习方式。
监督学习是通过提供有标签的训练样本来进行学习。在监督学习中，训练数据包含输入特征和对应的标签。模型通过学习输入特征与标签之间的关系来进行预测或分类。
无监督学习是在没有标签的情况下进行学习。在无监督学习中，模型只能观察到输入特征，目标是发现数据中的隐藏结构、模式或规律。常见的无监督学习任务包括聚类、降维和关联规则挖掘等。
自监督学习是一种特殊形式的无监督学习，它通过使用数据自身的信息进行学习。在自监督学习中，训练数据中的一部分被设计成有缺失或变换的形式，然后模型需要预测或恢复这些缺失或变换后的部分。通过这种方式，模型可以从数据中学习到有用的特征表示。
在自监督学习中，虽然没有显式的标签，但是可以通过设计数据的变换或缺失来生成一种类似于标签的信息。这种信息可以被用于模型的训练。因此，自监督学习不需要外部提供标签，而是通过自动生成的标签进行学习。
更新于 2023年07月01日
