Self-Supervised Learning
Self-Supervised Learning (SSL) ist eine Methode, bei der ein Modell aus ungelabelten Daten lernt, indem es sich seine eigenen Lernsignale (Pseudo-Labels) generiert. Es kombiniert Aspekte des überwachten und unüberwachten Lernens.
Kategorie: Training, Daten & Fine-Tuning
Beim Self-Supervised Learning werden die Labels nicht von Menschen bereitgestellt, sondern automatisch aus den Eingabedaten abgeleitet. Das Modell wird trainiert, eine 'Pretext-Aufgabe' zu lösen, deren Lösung hilft, eine repräsentative Darstellung der Daten zu lernen. Diese gelernten Repräsentationen können dann für nachfolgende Aufgaben mit Labels (Downstream-Tasks) genutzt werden, oft mit deutlich weniger gelabelten Daten.
Synonyme / Tags
- SSL
- Selbstüberwachtes Lernen
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