自监督学习：无需人工标注，从海量图像中学习视觉特征

为了避免耗时且昂贵的数据注释，研究者们提出了自监督学习方法。通过这种方法，网络可以从大规模的未标注图像中学习视觉特征，而无需任何人工注释。为了实现这一目标，研究者们提出了各种代理任务，让网络解决这些任务，从而通过学习代理任务的目标函数来训练，最终学习到图像的特征。

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