实施自监督学习 (SSL) 提出了几个技术挑战，开发人员必须解决这些挑战才能获得有效的结果。 SSL 依靠通过创建替代任务（例如，预测输入的缺失部分或重建转换后的数据）来使用未标记的数据训练模型。 虽然这种方法避免了手动标记的需要，但它引入了在设计产生有意义的表示的任务、管理计算需求以及确保学习到的特征很好地推广到下游应用程序中的复杂性。
首要挑战是设计有效的预训练任务。 这些任务必须鼓励模型学习与目标应用程序相关的特征。 例如，在自然语言处理 (NLP) 中，屏蔽句子中的随机词（如在 BERT 中）迫使模型理解上下文。 然而，如果预训练任务设计不当（例如，预测过于简单的模式），模型可能会学习到表面特征。 在计算机视觉中，如果转换与目标用例不一致，则预测图像旋转或解决拼图等任务可能会失败。 开发人员必须尝试任务设计，平衡难度和相关性，这需要领域专业知识和迭代测试。 例如，经过训练来预测旋转角度的模型可能难以处理医学成像任务，在医学成像任务中，空间关系至关重要，但旋转不变性没有用处。
另一个重大障碍是计算成本和可扩展性。 SSL 通常需要处理大量未标记的数据才能学习鲁棒的表示。 训练像 Vision Transformers 或对比学习框架（例如，SimCLR）这样的大型模型需要大量的 GPU/TPU 资源和时间。 例如，对比方法涉及比较成对的增强图像，这会随着批量大小呈二次方缩放，从而导致内存瓶颈。 此外，超参数调整变得更加复杂，因为 SSL 在预训练期间缺乏明确的验证指标。 与有监督学习（其中验证准确性直接指导调整）不同，SSL 的成功只能在将特征转移到下游任务后才能衡量。 这种延迟反馈循环增加了试错周期，尤其是对于计算资源有限的团队。
最后，评估和将学习到的特征转移到实际任务中并非易事。 SSL 模型通常通过在标记的数据集上进行微调或使用线性探针（在冻结的特征上训练分类器）进行评估。 然而，在一个上下文中表现良好的特征可能在其他上下文中失败。 例如，在通用图像上预训练的模型可能在卫星图像分析等专业任务上表现不佳。 此外，预训练数据中的偏差可能会传播到下游应用程序中。 在 Web 文本上训练的语言模型可能会无意中学习到有害的刻板印象，需要采取额外的缓解措施。 开发人员还必须决定是微调整个模型还是仅微调特定层，从而平衡适应速度和过度拟合风险。 这些不确定性使得部署 SSL 系统非常耗时，并且需要在各种场景中进行仔细的验证。