SSL（自监督学习）是一种机器学习策略，它通过使模型能够在针对特定任务进行微调之前，从无标签数据中学习通用表示，从而在迁移学习中发挥关键作用。迁移学习涉及采用在一个任务上训练的模型，并将其适应于相关的任务，通常使用有限的标记数据。 SSL提供了一种无需依赖标记数据集即可预训练模型的方法，使其成为迁移学习的一种经济高效的基础。通过从原始数据（如文本、图像或传感器读数）中学习模式，SSL 模型捕获可以在下游任务中重用的特征，从而减少了对大量特定于任务的训练的需求。
迁移学习中 SSL 的一个常见示例是 NLP 中使用的掩码语言建模。像 BERT 这样的模型通过预测句子中缺失的单词进行预训练，这教会了它们单词和上下文之间的关系。一旦经过预训练，BERT 可以针对情感分析或命名实体识别等任务进行微调，并且只需要最少的标记示例。同样，在计算机视觉中，对比学习（例如，SimCLR）等方法训练模型来识别图像的两个增强版本（例如，裁剪、旋转）是否属于同一个原始图像。然后，可以通过添加特定于任务的层并在较小的标记数据集上进行微调，将这些预训练的视觉模型应用于医学图像分类等任务。SSL 的优势在于创建可重用的特征提取器，从而抽象出低级细节，使开发人员能够专注于特定于任务的调整。
对于开发人员而言，利用 SSL 进行迁移学习涉及实际步骤。首先，选择与您的领域相关的预训练任务：对于音频数据，您可能需要预测缺失的波形片段；对于时间序列数据，则预测未来值。像 Hugging Face Transformers 或 TensorFlow Hub 这样的框架提供了可以导入和微调的预训练 SSL 模型。但是，预训练数据和目标数据之间的不匹配可能会降低有效性。例如，在自然图像上预训练的模型在没有领域自适应的情况下，在卫星图像上的表现可能不佳。为了解决这个问题，一些开发人员将 SSL 与领域对抗训练或在领域内未标记数据上继续预训练等技术相结合。通过策略性地将 SSL 的无监督预训练与有针对性的微调相结合，即使在标记数据稀缺的情况下，开发人员也可以构建强大的模型。