评估自监督学习 (SSL) 模型的性能涉及评估模型从无标签数据中学习有意义表征的能力。与监督学习不同，没有直接的标签输出可以用来衡量准确性，因此评估依赖于间接方法。常见的方法包括下游任务迁移、探测任务和聚类指标。这些方法测试学习到的特征是否能推广到现实世界的应用，或者揭示数据中固有的结构。
一种主要方法是迁移学习到下游任务。在无标签数据上预训练 SSL 模型后，您可以在标记的数据集上对其进行微调，以完成特定任务（例如，图像分类、文本情感分析）。在标记的任务上测量准确率、F1 分数或平均精度均值 (mAP) 等性能指标。例如，使用对比学习（例如，SimCLR）预训练的视觉模型可以在 ImageNet 上进行微调，并评估分类准确率。同样，在 NLP 中，像 BERT 这样的模型会在 GLUE 或 SQuAD 等任务上进行测试。此处强大的性能表明 SSL 模型捕获了广泛有用的特征。但是，这需要访问标记的数据集，这可能是一个限制。
另一种方法是线性探测或冻结特征评估，其中预训练模型的权重是固定的，并且仅在学习到的嵌入之上训练一个简单的分类器（例如，线性层）。这可以在不进行微调的情况下测试表征的质量。例如，在视觉模型中，在 ImageNet 上进行线性评估是一个标准基准。如果准确率很高，则说明嵌入具有区分性。同样，在 NLP 中，诸如词性标注或命名实体识别之类的探测任务可以揭示是否编码了句法或语义信息。诸如标准化互信息 (NMI) 或轮廓分数之类的聚类指标也有助于评估模型在没有监督的情况下对相似数据点进行分组的效果。例如，对图像嵌入进行聚类并测量它们与真实类别标签的匹配程度。
最后，消融研究和特定于数据集的基准可以深入了解模型组件。例如，测试特定数据增强或损失函数是否可以提高对比学习中的性能。嵌入的 t-SNE 可视化等工具可以定性地评估特征分离。在实践中，将定量指标（例如，下游准确率）与定性分析相结合可以确保整体评估。开发人员应根据预期用例调整其方法——测试现实世界任务的泛化性或了解数据中的潜在结构。