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1. 什么是自監(jiān)督學(xué)習(xí)？

自監(jiān)督學(xué)習(xí)主要是利用輔助任務(wù)（pretext）從大規(guī)模的無監(jiān)督數(shù)據(jù)中挖掘自身的監(jiān)督信息，通過這種構(gòu)造的監(jiān)督信息對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，從而可以學(xué)習(xí)到對(duì)下游任務(wù)有價(jià)值的表征。

2.如何評(píng)測(cè)自監(jiān)督學(xué)習(xí)的效果？

評(píng)測(cè)自監(jiān)督學(xué)習(xí)的能力，主要是通過 Pretrain-Fintune 的模式：首先從大量的無標(biāo)簽數(shù)據(jù)中通過 pretext 來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，得到預(yù)訓(xùn)練的模型，然后對(duì)于新的下游任務(wù)，和監(jiān)督學(xué)習(xí)一樣，遷移學(xué)習(xí)到的參數(shù)后微調(diào)即可。所以自監(jiān)督學(xué)習(xí)的能力主要由下游任務(wù)的性能來體現(xiàn)。

2. 自監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要方法

自監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法主要可以分為 3 類：基于上下文（Context based）、基于時(shí)序（Temporal Based）、基于對(duì)比（Contrastive Based）。

2.1 基于上下文（Context based）
基于數(shù)據(jù)自身的上下文信息可以構(gòu)造很多任務(wù)。

NLP領(lǐng)域，最重要的算法Word2vec其中的一種，可以基于上下文構(gòu)造pretext；另外BERT的MASK LM,隨機(jī)扣掉一些詞，然后預(yù)測(cè)扣掉的詞，讓模型讀懂句子；
圖像領(lǐng)域，以拼圖的方式構(gòu)造pretext，比如將一張圖分成9個(gè)部分，然后通過預(yù)測(cè)這幾個(gè)部分的相對(duì)位置來產(chǎn)生損失；以摳圖的方式構(gòu)造pretext，隨機(jī)將圖片的一部分刪掉，用剩余的部分預(yù)測(cè)扣掉的部分，類似BERT的MASK LM；預(yù)測(cè)圖片的顏色，比如輸入圖像的灰度圖，預(yù)測(cè)圖片的色彩，只有模型讀懂圖片的語義信息才能知道各部分對(duì)應(yīng)的顏色，比如天空是藍(lán)色的，草地是綠色的；
數(shù)據(jù)增廣Data Augmentation，以數(shù)據(jù)增廣的方式尋找自監(jiān)督上下文。ICLR 2018的工作是給定一張輸入的圖片，我們對(duì)其進(jìn)行不同角度的旋轉(zhuǎn)，模型的目的是預(yù)測(cè)該圖片的旋轉(zhuǎn)角度，這種樸素的想法卻能帶來巨大的增益；
自監(jiān)督學(xué)習(xí)也可以與下游的具體任務(wù)集合一起訓(xùn)練，已成為一個(gè)新的趨勢(shì)。

2.2 基于時(shí)序（Temporal Based）
在某些場(chǎng)景，不同樣本間也有約束關(guān)系，比如基于時(shí)序約束。

視頻領(lǐng)域，最能體現(xiàn)時(shí)序約束的就是視頻，在視頻中，相鄰的幀特征是相似的，非相鄰的幀的特征通常不相似，利用該思想可以構(gòu)造pretext；另外，同一個(gè)物體的拍攝是可能存在多個(gè)視角（multi-view），對(duì)于多個(gè)視角中的同一幀，可以認(rèn)為特征是相似的，不同幀認(rèn)為是不相似的。
NLP，BERT訓(xùn)練的其中一個(gè)任務(wù)Next Sentence Prediction 也可以看作是基于順序的約束；

2.3 基于對(duì)比（Contrastive Based）
第三類自監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法是基于對(duì)比約束，它通過學(xué)習(xí)對(duì)兩個(gè)事物的相似或不相似進(jìn)行編碼來構(gòu)建表征，即通過構(gòu)建正樣本（positive）和負(fù)樣本（negative），然后度量正負(fù)樣本的距離來實(shí)現(xiàn)自監(jiān)督學(xué)習(xí)。核心思想樣本和正樣本之間的相似度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于樣本和負(fù)樣本之間的相似度，類似triplet模式。對(duì)比的思路構(gòu)建比較多樣，是目前自監(jiān)督學(xué)習(xí)的一個(gè)熱點(diǎn)。比如上面提到的基于時(shí)序的方法就有涉及對(duì)比約束。

ICLR 2019 的 DIM：具體思想是對(duì)于隱層的表達(dá)，可以通過構(gòu)造全局特征（編碼器最終的輸出）和局部特征（編碼器中間層的特征）的對(duì)比約束來設(shè)計(jì)pretext，模型需要分類全局特征和局部特征是否來自同一圖像；

所以基于對(duì)比約束的自監(jiān)督方法主要圍繞如何選取正負(fù)樣本， 比如利用多模態(tài)（多視角）的信息來構(gòu)造樣本，一個(gè)樣本的多個(gè)模態(tài)為正樣本，其他樣本的模態(tài)為負(fù)樣本。

總結(jié)

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