知物由学 | 自监督学习助力内容风控效果提升
在深度学习领域中,研究人员发现,有监督学习存在标注难度高的问题,尤其是在内容业务端的风控过程中数据“大爆发”。因此,自监督学习的相关研究在近年蓬勃发展起来,达到并超越了有监督学习。
通过借助无标签数据与无监督训练任务,自监督学习可有效改善传统有监督算法中“泛化性能不足”、“模型过拟合”、“严重依赖数据标注质量”等问题。
那么,如何开展自监督学习?文章对自监督学习的方法做了超详细的解读,展示了SimCLR、Moco、BYOL三个方向,并介绍了各自的优势和应用场景。快来学习与分享吧。