是的，自监督学习（SSL）可以有效地处理有噪声的数据，尽管其成功与否取决于噪声的类型、严重程度以及方法的具体设计。SSL 通过直接从输入数据生成训练信号来工作，绕过了对手动标记数据集的需求。这种方法天然地对某些类型的噪声具有鲁棒性，因为模型学习识别底层模式，而不是依赖精确的标注。例如，在视觉任务中，对比学习等 SSL 方法训练模型识别同一图像经过增强（例如裁剪、旋转或颜色失真）后不同版本之间的相似性，这自然地模仿了噪声变化。模型学会关注不变特征，在此过程中过滤掉无关的噪声。
SSL 的一个关键优势在于它能够利用大量无标记数据（包括有噪声的样本）来预训练模型，这些模型随后可以在更小、更干净的数据集上进行微调。例如，在自然语言处理（NLP）中，BERT 等模型通过掩码语言建模进行训练，其中句子中的随机单词被替换或遮蔽。即使原始文本包含拼写错误或语法错误，模型也会基于上下文学习预测缺失的 token，从而有效地忽略微小的噪声。类似地，在音频处理中，SSL 可以通过在原始波形或声谱图上进行随机掩码训练来处理背景噪声，迫使模型关注语音模式而不是瞬时伪影。
然而，SSL 并不能免疫所有形式的噪声。如果噪声是系统性的（例如，时间序列数据中的传感器错误或对抗性扰动），它可能会破坏学习到的表示。开发者应该预处理数据以去除明显的离群值，或采用对噪声鲁棒的 SSL 技术。例如，在计算机视觉中，将 SSL 与去噪自编码器结合可以帮助从有噪声的输入中重建干净的图像。此外，在预训练期间使用模仿真实世界噪声的数据增强（例如，向图像添加高斯噪声）可以提高鲁棒性。虽然 SSL 不是万能的解决方案，但其从原始数据中学习的灵活性使其成为处理有噪声数据集的实用选择，前提是噪声不具有结构性或对抗性性质。