是的，自监督学习 (SSL) 可以有效地用于异常检测。SSL 是一种机器学习方法，模型通过创建人工任务（例如预测输入的缺失部分或重建数据）从未标记数据中学习模式。对于异常检测，SSL 训练模型理解“正常”数据模式，从而能够在出现偏差（异常）时识别它们。由于异常通常很少见或未定义，SSL 无需标记数据即可工作的能力使其成为一个实用的解决方案。
一种常见的用于异常检测的 SSL 方法涉及训练模型重建输入数据，例如使用自编码器。例如，在基于图像的异常检测中，自编码器学习压缩和重建正常图像。当输入异常图像（例如，生产线上的有缺陷产品）时，重建误差（模型重现输入的程度）通常会更高，从而发出异常信号。类似地，在时间序列数据（例如服务器指标）中，SSL 模型可以根据历史序列预测未来值。显著的预测误差表明异常行为，例如服务器中断。另一种方法使用对比学习，模型学习区分增强数据样本和原始数据样本，使异常在学习到的特征空间中作为离群点脱颖而出。
然而，用于异常检测的 SSL 存在局限性。首先，它假定训练数据主要代表“正常”行为。如果数据集包含隐藏的异常，模型可能会学习到有缺陷的模式。其次，基于重建等 SSL 方法可能难以处理与正常数据非常相似的复杂异常。例如，医学图像中的细微缺陷可能不会触发高重建误差。此外，对于大型数据集，计算成本可能很高，并且调整超参数（例如自编码器中的潜在空间大小）需要仔细实验。尽管存在这些挑战，SSL 仍然是一种灵活的异常检测工具，特别是在缺乏标记异常或获取成本高昂的场景中。