自监督学习中均匀性、泛化性与泛用性的多维剖析与比较研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在机器学习领域，自监督学习（Self-SupervisedLearning）作为一种新兴且极具潜力的范式，近年来取得了显著的发展与广泛的关注。随着大数据时代的来临，海量的无标签数据不断涌现，如何有效利用这些数据成为了机器学习领域亟待解决的重要问题。自监督学习应运而生，它能够利用数据自身的信息进行模型训练，无需大量人工标注，这不仅极大地降低了数据标注的成本和时间，还为解决监督学习中数据标注稀缺性问题提供了全新的思路和方法。

自监督学习的核心思想是通过设计各种巧妙的自监督任务，让模型从数据中自动挖掘出有价值