自监督学习 (SSL) 模型通过学习不需要标记样本的任务来处理数据分布的变化，从而学习数据的鲁棒表示。 SSL 模型不是依赖于预定义的标签，而是从输入数据本身的结构创建自己的监督信号。 这种方法允许它们通过关注潜在模式（例如图像各部分之间的关系或文本中的序列）来概括不同的数据分布。 例如，视觉模型可能会预测图像中缺失的补丁，而语言模型可能会预测句子中被屏蔽的单词。 通过在不同的数据集上解决这些任务，SSL 模型可以学习即使在数据分布发生变化时仍然有用的特征。
SSL 模型用于处理分布变化的一项关键技术是对比学习，它训练模型来区分相似和不相似的数据点。 例如，在计算机视觉中，像 SimCLR 这样的模型对同一图像应用随机变换（例如，裁剪、颜色失真），并学习在特征空间中将这些增强版本映射得更近，同时将其他图像分开。 这迫使模型关注不变特征（例如，对象形状）而不是表面变化（例如，光照或方向）。 同样，在 NLP 中，像 BERT 这样的模型在大规模、多样化的文本语料库上进行预训练，学习识别跨领域（例如，技术手册和社交媒体帖子中的语法）通用的语言模式。 这些策略通过强调通用特征来降低对分布变化的敏感性。
SSL 模型还通过微调或领域自适应来适应新的分布。 例如，在通用图像（例如，ImageNet）上预训练的模型可以通过使用更小、特定于任务的数据集继续训练来在医学扫描上进行微调。 在此过程中，模型保留其通用特征，同时调整为新数据的独特特征（例如，X 射线中的纹理）。 一些 SSL 框架（如 DINO 或 MoCo）进一步结合了动量编码器或内存库等机制，以在数据分布变化时稳定训练。 此外，批量标准化或 dropout 等技术通过防止过度拟合特定数据特征来帮助模型保持灵活性。 通过结合这些方法，SSL 模型可以平衡泛化和专业化，即使部署在数据与其初始训练集不同的环境中也能有效。