模型架构通过决定模型从无标签数据中学习有意义的表示的效率，在自监督学习 (SSL) 的成功中起着至关重要的作用。 一个设计良好的架构与 SSL 任务的特定要求相一致，例如捕获数据中的依赖关系、处理大规模输入或实现高效训练。 例如，基于 Transformer 的架构擅长于 NLP SSL 任务（如 BERT），因为它们的自注意力机制自然地模拟了文本中的长程依赖关系。 相比之下，卷积神经网络 (CNN) 对于像 SimCLR 这样的视觉任务仍然有效，其中局部空间模式被优先考虑。 架构的选择直接影响模型在预训练期间是否可以提取有用的特征，这是下游任务性能的基础。
架构还会影响可扩展性和训练稳定性，这对于 SSL 的成功至关重要。 具有更多参数的更大模型，如 Vision Transformers (ViT)，通常会获得更好的性能，因为它们可以编码复杂的模式，但它们需要仔细设计以避免计算瓶颈。 例如，ViT 将图像分成块，并使用它们之间的自注意力，从而平衡全局上下文和可管理的计算。 同样，包含残差连接（例如，ResNet）或层归一化（例如，GPT）等技术的架构可以通过减轻无监督预训练期间的梯度问题来稳定训练。 缩放不良的架构，例如没有跳过连接的过度深层网络，可能难以收敛或需要过多的资源，从而限制了它们在 SSL 中的实用性。
最后，架构决定了模型适应下游任务的灵活程度。 模块化设计（例如，掩码自动编码器中的编码器-解码器结构）允许将相同的预训练模型微调用于分类或分割等各种应用。 例如，BERT 的双向编码器架构使其可以用作从情感分析到命名实体识别等任务的特征提取器。 相反，缺乏任务无关组件（如固定输出层或刚性特征层次结构）的架构可能会限制可转移性。 在 SSL 中，目标是最大化预训练特征的重用，因此将核心表示学习与特定于任务的头部（例如，添加线性层用于分类）分离的架构往往在各种应用中表现更好。 正确的架构确保 SSL 过程产生通用特征，而不是过度拟合任务的特征。