SSL（自监督学习）模型与传统深度学习模型的主要区别在于它们处理训练数据和学习表示的方式。 传统的深度学习通常依赖于监督学习，其中模型在标记数据集上进行训练——每个输入示例（例如，图像）都与相应的目标输出（例如，类标签）配对。 然而，SSL 模型从未标记的数据中生成自己的监督信号。 例如，一种常见的 SSL 方法包括屏蔽输入的一部分（例如隐藏句子中的单词或图像中的补丁），并训练模型来预测缺失的部分。 这消除了手动注释标签的需要，使 SSL 能够扩展到标签昂贵或不切实际的大型数据集。
一个关键的结构差异在于训练过程。 传统模型通常遵循单阶段训练流程，其中标记数据端到端地用于优化特定于任务的目标（例如，分类损失）。 相比之下，SSL 模型通常使用两阶段方法：预训练和微调。 在预训练期间，模型通过解决预训练任务（例如，预测图像旋转或重建损坏的文本）来学习通用特征。 然后，这些学习到的特征在较小的标记数据集上进行微调，以用于特定的下游任务（例如，情感分析）。 例如，BERT 是一种流行的 NLP SSL 模型，在被调整到诸如问答之类的任务之前，已经在掩码语言建模和下一句预测任务上进行了预训练。
另一个区别是特征学习的效率。 SSL 模型擅长捕获丰富的、可迁移的表示，因为它们在预训练期间会接触到各种未经策划的数据。 传统模型，尤其是在有限的标记数据上训练时，可能难以泛化到其训练集中特定模式之外。 例如，像 MoCo（动量对比）这样的自监督视觉模型学习区分图像增强（例如，同一图像的裁剪或旋转版本），从而使其能够稳健地识别视觉模式。 相比之下，在小型标记数据集上训练的传统 CNN 可能会过度拟合到表面特征。 SSL 依赖于固有的数据结构而不是显式标签，这使其在医学成像或多语言 NLP 等领域特别有效，在这些领域中，标记数据稀缺但原始数据丰富。