姓名：安怡睿 学号：20021210857 学院：电子工程学院
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【嵌牛导读】本文介绍了什么是自监督学习，自监督学习是如何实现的。
【嵌牛鼻子】自监督学习，人工智能
【嵌牛提问】为什么说自监督学习是AI的未来
【嵌牛正文】
1.什么是自监督学习
自监督学习（Self-supervised Learning）作为Unsupervised Learning的一个重要分支，给出了很好地解决方案。它的目标是更好地利用无监督数据，提升后续监督学习任务的效果。
其基本思想是：Predicting everything from everything else。
具体方法是首先定义一个Pretext task (辅助任务)，即从无监督的数据中，通过巧妙地设计自动构造出有监督（伪标签）数据，学习一个预训练模型。构造有监督（伪标签）数据的方法可以是：假装输入中的一部分不存在，然后基于其余的部分用模型预测缺失的这部分。如果学习的预训练模型能准确预测缺失部分的数据，说明它的表示学习能力很强，能够学习到输入中的高级语义信息、泛化能力比较强。而深度学习的精髓正在于强大的表示学习能力。
然后可以将预训练模型，通过简单的Finetune，应用到下游的多个应用场景，能比只使用监督数据训练的模型有更好的效果。
通常来说有标签数据越少的场景，自监督学习能带来的提升越大。事实上，在一些论文的实验结果里，在大量无标签数据上自监督学习的模型，不需要finetune，能取得比使用标签数据学得的监督模型更好的效果……对于有大量标签数据的场景，自监督学习也能进一步提升模型的泛化能力和效果。下图展示了在CV领域自监督学习的标准流程：
在自监督学习中，最重要的问题是：如何定义Pretext任务、如何从Pretext任务学习预训练模型。
2. 为什么自监督学习是AI的未来？
Yann Lecun在AAAI 2020的演讲中，指出目前深度学习遇到的挑战：监督学习：深度模型有海量参数，需要大量的label数据，标注成本高、扩展性差，难以应用到无标记或标记数据少的场景。强化学习：agent需要和环境大量的交互尝试，很多实际场景（例如互联网搜索推荐、无人驾驶）中交互成本大、代价高，很难应用。而人类和动物学习快速的原因：最重要的是观察世界，而不是靠大量的监督、强化学习。
智能的精髓在于预测：我们通过观察世界、理解世界、尝试预测未来，并根据实际结果的反馈信息，来不断调整自己的世界模型，变得越来越有智能。简单来说，无论人还是机器，预测的准确度越高，说明智能越强。自监督学习的思想就是通过构造任务来提升预训练模型预测能力，即Predicting everything from everything else。具体方法是假装输入中的一部分不存在，然后基于其余的部分用模型预测这个部分，从而学习得到一个能很好地建模输入语义信息的表示学习模型。
3. 自监督学习如何实现？
-CV领域中，自监督学习的Pretext任务可以是预测图片相对位置信息、旋转角度、视频中帧的顺序等。
-NLP领域，包括多个任务：POS tagging, Named-entity recognition, Language Modeling, Word sense disambiguation, Summarization, Sentiment analysis, Text Classification, Relation Extraction, Question Answering, Machine Translation等。这些任务的标注成本很高，因此训练数据规模一般比较小，而无标签的文本数据却是海量的，因此通过自监督学习学习预训练模型，然后应用到下游任务，既是自然、也是必须的，已经成为state-of-the-art的NLP技术。
NLP领域的自监督学习方法包括经典的Word2vec、ELMo、BERT、GPT、GPT3等。
预训练模型，应用到下游任务的方式包括：
(1）Feature-based: 将训练好的embedding或模型输出，添加到下游任务的输入特征中。
(2) Finetune: 预训练的模型基础上，添加输出层，用下游监督数据finetune模型参数。
-自监督学习同样可以用在图表示学习（例如GNN）中，通过预测节点属性、mask掉节点、边等方法，来提升图表示学习的泛化能力、鲁棒性。
Self-supervised Learning在CV、NLP、Graph、RL、RecSys等领域已经取得了很awesome的效果。如何更好的挖掘无标签数据中的知识？如何和有监督数据更好地结合学习？仍然都是开放的问题，通过已有的研究工作，我们有充足的理由相信:
Self-supervised Learning is the future of AI！
