在自监督学习 (SSL) 模型中衡量泛化能力，需要评估模型在未明确训练的任务或数据上的表现。与监督学习不同，监督学习使用带标签的测试集提供直接的性能指标，而 SSL 模型从无标签数据中学习表征，因此泛化能力是通过这些表征如何有效地转移到下游任务来评估的。核心思想是在一个大型、多样化的无标签数据集上预训练模型，然后通过在特定的、带标签的任务上微调或探测其特征来测试其适应性。这种方法反映了真实世界的场景，即带标签的数据稀缺，模型必须有效地利用预训练的知识。
衡量泛化能力的常用方法是线性探测，即在线性分类器之上，使用冻结的 SSL 模型特征进行训练。例如，在视觉任务中，像 SimCLR 或 MoCo 这样的模型在没有标签的 ImageNet 上进行预训练。预训练之后，添加一个线性层，并在带标签的数据（例如，CIFAR-10）上进行训练，而基础模型保持不变。这里的高精度表明 SSL 模型学习了可泛化的特征。另一种方法是微调，即在下游任务中重新训练整个模型（或部分模型）。例如，NLP 中的 BERT 在掩码语言建模上进行预训练，然后在情感分析或问答上进行微调。微调和监督基线之间的性能差距表明了泛化质量。此外，跨数据集评估——在与预训练数据无关的数据集上进行测试（例如，在文本语料库上进行预训练，并在医学文本上进行评估）——突出了稳健性。
挑战包括选择具有代表性的下游任务，并避免评估中的偏差。例如，如果 SSL 模型在网络抓取的图像上进行预训练，但仅在像 ImageNet 这样的经过整理的基准上进行测试，结果可能无法反映真实世界的泛化能力。开发人员应该使用多样化的基准（例如，用于多域视觉任务的 DomainNet），并衡量跨任务的一致性。像 scikit-learn 这样的用于指标（准确率、F1-score）的工具，或者像 Hugging Face 的 Transformers 这样的用于 NLP 评估的框架，简化了测试。最终，SSL 中的泛化不是一个单一的指标，而是适应性、跨领域的稳健性以及相对于监督方法的性能的组合。