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机器学习中的自监督学习怎么理解?

机器学习中的自监督学习怎么理解?


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自监督学习(Self-Supervised Learning)是一种机器学习方法,它介于有监督学习和无监督学习之间。为了更好地理解,我们可以通过一个通俗的例子来解释这个概念。

有监督学习的例子

假设你在教一个小朋友识别猫和狗的图片。你会给他看很多猫和狗的图片,并告诉他每张图片上是猫还是狗。这种方法就是有监督学习,因为你提供了明确的标签(猫或狗)。

无监督学习的例子

现在假设你给小朋友看很多动物的图片,但不告诉他哪些是猫、哪些是狗。小朋友需要自己找出图片中的规律,比如颜色、形状等。这种方法就是无监督学习,因为没有提供明确的标签。

自监督学习的例子

自监督学习有点像小朋友自己...

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