该报告将初步探讨自监督学习的三种基本范式:对比范式、掩码范式和内隐范式。对比范式的主要方法是对比学习,我们给出了对比学习有效性的理论解释,并进一步探讨了在低维表示空间进行对比学习的可行性。掩码范式的代表性方法是掩码自编码器,我们讨论了掩码策略问题,给出了多模态掩码预训练在深度补全中的应用;内隐范式的典型应用是无监督深度估计,我介绍了无监督深度估计的基本思想,探讨了无监督深度估计方法的自适应性问题。

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自监督学习(self-supervised learning)可以被看作是机器学习的一种“理想状态”,模型直接从无标签数据中自行学习,无需标注数据。
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