自监督学习与监督学习
🔍 一、监督学习 vs 自监督学习：核心区别
| 维度 | 监督学习（Supervised Learning） | 自监督学习（Self-Supervised Learning） |
|---|---|---|
| 是否需要人工标注的标签 | ✅ 需要，如分类标签、边界框等 | ❌ 不需要，从数据本身构造“伪标签” |
| 目标 | 学习从输入到人工标签的映射 | 学习通用特征表示，用于下游任务 |
| 数据来源 | 标注好的数据集（如 ImageNet、COCO） | 大规模未标注数据（如互联网图像、文本） |
| 应用场景 | 分类、检测、分割等具体任务 | 特征提取、迁移学习、零样本学习 |
🤔 二、为什么说自监督学习不需要标注？
虽然自监督学习看起来也用了“标签”，但这些“标签”不是由人手动标注的，而是从原始数据中自动构建出来的。
举个例子：
假设你有一张图片：
你想用它训练一个模型，但没有类别标签（比如这张图是猫还是狗？不知道）
在监督学习中：
你需要知道这张图是“猫”，才能做分类任务。
在自监督学习中：
你可以对这张图进行一些变换，比如裁剪、旋转、颜色扰动，得到两个视图 A 和 B。
然后告诉模型：“A 和 B 是同一张图的不同版本”，这就是你的“伪标签”。
这样，模型就可以通过对比这两个视图来学习不变性特征。
🧠 三、自监督学习中的“伪标签”是如何生成的？
常见的方法包括：
1. 对比学习（Contrastive Learning）
- 构造正例：同一图像的不同增强版本
- 构造负例：其他图像的增强版本
- 模型目标：拉近正例距离，推远负例距离
例如：MoCo、SimCLR、BYOL
2. 掩码建模（Masked Modeling）
- 输入一张图像或一段文本，随机遮住一部分内容
- 模型目标：重建被遮住的部分
例如：BERT（NLP）、MAE（CV）
3. 代理任务（Pretext Tasks）
- 设计一些辅助任务帮助模型学习特征：
- 图像旋转预测（RotNet）
- 拼图任务（Jigsaw Puzzle）
- 相对位置预测（Context Encoders）
📌 四、总结一句话：
监督学习依赖人类标注的真实标签，而自监督学习从数据内部结构构造“伪标签”来驱动学习过程。
虽然都用了“标签”，但这些标签不是人为定义的语义类别，而是根据数据本身的变换或结构自动生成的，因此不需要人工参与标注。
💡 五、打个比方帮助理解
想象你在学画画：
- 监督学习就像是老师手把手教你画一只猫，并告诉你“这是猫的眼睛、耳朵……”
- 自监督学习则是你自己观察很多动物的照片，尝试发现它们之间的相似和差异，从而学会识别猫的特点。
虽然你最后也能画出猫，但你是自己“悟出来”的，而不是靠老师教的。
📚 六、延伸阅读建议
如果感兴趣，可以看看以下经典论文（按领域分类）：
计算机视觉（CV）：
- SimCLR：简单有效的对比学习框架
- MoCo：解决负样本存储问题
- MAE：掩码图像建模，类似BERT
自然语言处理（NLP）：
- BERT：经典的掩码语言模型
- Word2Vec：早期词向量自监督学习