Was bedeutet "Selbstüberwachter Verlust"?

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Selbstüberwachter Verlust ist eine Technik im maschinellen Lernen, die Modellen hilft, aus Daten zu lernen, die keine Labels haben. Anstatt dass jemand die Daten mit Labels versieht, erstellt das Modell seine eigenen Labels, indem es die Daten anschaut und Muster findet.

Diese Methode ist hilfreich, wenn nicht genug gelabelte Beispiele für das Training vorhanden sind. Indem es seine eigenen Labels generiert, kann das Modell trotzdem seine Leistung verbessern und bessere Vorhersagen treffen.

Selbstüberwachter Verlust ermutigt das Modell, verschiedene Datenstücke zu vergleichen und daraus zu lernen. So kann es nützliche Informationen gewinnen, selbst wenn nur eine kleine Menge an gelabelten Daten vorhanden ist.

In manchen Fällen kann es den Lernprozess beschleunigen und zu besseren Ergebnissen in kürzerer Zeit führen. Es ist besonders nützlich in Bereichen wie der visuellen Erkennung, wo es schwierig sein kann, Bilder ohne viele Labels zu verstehen.