自监督学习（Self-supervised Learning）有什么比较新的思路？
自监督学习（Selfsupervised Learning，SSL）作为机器学习领域的一个重要分支，近年来发展迅猛，涌现出许多令人兴奋的新思路和技术。其核心思想是利用数据本身的结构或属性作为监督信号，而无需人工标注，从而能够从海量无标注数据中学习到强大的表示能力。
下面我将从几个主要方向，尽可能详细地阐述当前自监督学习比较新的思路：
一、对比学习（Contrastive Learning）的深化与演进
对比学习是目前自监督学习中最主流且成功的范式之一。其基本思想是通过构造正样本对（相似样本）和负样本对（不相似样本），然后学习一个编码器，使得正样本对在表示空间中的距离更近，而负样本对的距离更远。
1. 增强的数据增强策略（Advanced Data Augmentation Strategies）
数据增强是对比学习的关键。新的思路在于如何设计更有效、更鲁棒的数据增强策略，以生成高质量的正样本对，同时避免生成容易混淆的负样本。
多视图增强的精细化:
语义保留的增强: 传统的随机裁剪、颜色抖动等可能破坏图像的语义信息。新的研究开始关注如何设计语义保留的增强方法，例如：
局部区域的合成与替换: 仅随机裁剪并替换图像中的局部区域，保留图像的整体结构和核心语义。
基于场景图或知识图谱的增强: 利用外部知识来指导图像的增强，例如，在猫狗图片中，保持猫或狗的轮廓不变，但改变其背景或姿态。
多模态数据的联合增强: 如果有文本或其它模态的数据，可以联合进行增强，例如，图像增强的同时，文本描述也进行相应的改写。
多尺度、多分辨率的增强: 探索不同尺度和分辨率的视图作为正样本对，可以帮助模型学习到更鲁棒的表示，对不同尺度的物体都能有好的泛化能力。
生成模型辅助的增强: 利用GANs或扩散模型生成新的、但语义上与原图相似的图像，作为正样本。例如，风格迁移、图像修复等技术可以生成新的视图。
非遮挡性增强（Nonocclusion Augmentation）: 传统的数据增强（如随机裁剪）可能导致重要的物体信息被裁剪掉，影响模型的学习。新的方法尝试最小化对关键信息的破坏，例如，保留物体的主体部分，或者在局部遮挡时，尝试使用图像修复技术恢复被遮挡的部分。
2. 负样本的优化与采样策略（Negative Sample Optimization and Sampling Strategies）
负样本的数量和质量对对比学习至关重要。更多的负样本可以提供更强的判别信号，但过多的“易区分”负样本也会稀释学习效果。
难负样本挖掘（Hard Negative Mining）: 关注那些与正样本“相似”但实际上是负样本的样本，这能迫使模型学习到更细粒度的区分能力。
基于相似度阈值的挖掘: 设定一个相似度阈值，将那些在当前模型下与正样本相似度较高但非正样本的样本作为难负样本。
基于“记忆库”的负样本: 将之前迭代中学习到的“代表性”负样本存储起来，在后续的训练中作为难负样本。例如，MoCo（Momentum Contrast）中的动量编码器就起到了一个类似“记忆库”的作用，通过动量更新来保持一个相对稳定的“教师模型”的表示。
基于检索的难负样本: 在一个大规模无标注数据集上，为每个正样本对在表示空间中进行检索，找到与正样本相似度高且距离近的负样本。
负样本的去偏（Debiasing Negative Samples）: 传统的负样本采样可能存在偏差，例如，某些负样本与正样本的类别相似度很高，会误导模型学习。新的方法尝试消除这种偏差。
3. 架构与损失函数的创新（Architectural and Loss Function Innovations）
无对比损失的自监督学习（Selfsupervised Learning Without Contrastive Loss）:
掩码模型（Masked Models）的变种: 早期如BERT的掩码语言模型（MLM）在NLP领域取得了巨大成功。在视觉领域，MAE（Masked Autoencoder）和BEiT等模型通过大量遮蔽输入图像的Patch，并要求模型重构被遮挡的Patch，从而学习到图像的全局和局部表示。
多模态的掩码模型: 将掩码思想扩展到多模态，例如，在视频中掩蔽帧或音频段，并预测其内容。
更灵活的掩码策略: 探索非随机的掩码策略，例如，根据图像内容的重要性进行掩码。
生成模型式的学习:
变分自编码器（VAEs）和流模型（Flow Models）的自监督应用: 利用这些生成模型学习数据的潜在分布，并从中进行重构或采样。
扩散模型（Diffusion Models）的潜力: 扩散模型在生成任务上表现出色，其反向去噪过程也蕴含着强大的表示学习能力。例如，一些研究尝试在扩散模型的去噪过程中加入自监督任务，或者利用去噪过程学习到的特征。
多任务自监督学习（Multitask Selfsupervised Learning）: 同时训练模型完成多个自监督任务，例如，同时进行对比学习和掩码重构，以期学习到更全面、更鲁棒的表示。
端到端的自监督学习（EndtoEnd Selfsupervised Learning）: 避免传统的“预训练微调”两阶段模式，直接将自监督学习与下游任务结合，或设计一种可以在端到端训练中就能达到良好性能的自监督方法。
二、非对比式自监督学习的新思路
除了对比学习，还有许多非对比式的方法也取得了显著进展。
1. 掩码自编码器（Masked Autoencoders, MAE）及其变种
MAE 的成功极大地推动了自监督学习的发展。其核心思想是：
高遮蔽率的输入: 随机遮蔽大量的输入图像 Patch (例如 75% 或 80%)。
高效的编码器: 只在可见的 Patch 上运行一个轻量级的 Transformer 编码器，大大提高了训练效率。
轻量级的解码器: 使用一个轻量级的 Transformer 解码器，负责将编码器输出的表示和特殊的“Mask Token”结合起来，重构被遮蔽的 Patch。
Pixel Reconstruction Loss: 使用简单的像素级重构损失作为监督信号。
MAE 的新思路主要体现在：
更优的掩码策略: 探索非随机的掩码模式，例如基于重要性或语义的掩码。
多模态MAE: 将MAE的思想应用到视频、3D点云等数据，或者跨模态的MAE，例如，根据图像预测文本，或根据文本预测图像的掩码部分。
改进的解码器设计: 优化解码器的结构或训练方式，以获得更好的重构性能和表示能力。
与下游任务的协同: 研究如何将MAE的表示更有效地迁移到下游任务，以及如何将自监督的MAE训练与下游任务的微调相结合。
2. 预测型自监督学习（Predictive Selfsupervised Learning）
这类方法关注预测数据中的缺失或未来部分。
视频预测（Video Prediction）:
时序预测: 预测视频的下一帧或未来几帧的图像内容。
运动预测: 预测视频中物体的运动轨迹。
音频视频预测: 根据视频预测音频，或根据音频预测视频。
多模态视频预测: 结合文本描述来预测视频内容。
生成预测（Generative Prediction）: 利用生成模型，如GANs或扩散模型，来预测缺失的图像区域或生成连续的序列。
基于时空一致性的学习: 利用视频中的时空一致性，例如，同一物体在不同帧中的外观应该是一致的，或者物体的运动应该是平滑的。
3. 聚类与伪标签（Clustering and Pseudolabeling）
这类方法将数据聚类，然后将聚类结果作为伪标签进行监督学习。
动态聚类（Dynamic Clustering）:
迭代聚类与表示学习: 结合自编码器或 Transformer 来学习数据表示，同时利用聚类算法对这些表示进行聚类，并将聚类结果作为新的监督信号来更新模型。例如，DeepCluster、SwAV (Swapping Assignments between Views) 等。
中心化聚类（Centroidbased Clustering）: 改进聚类中心（prototype）的学习方式，使其更具判别性。
自蒸馏（SelfDistillation）: 利用模型自身的输出来生成“软标签”或“伪标签”，然后用这些伪标签来训练模型本身。
4. 扩散模型在自监督学习中的应用（Diffusion Models in SSL）
扩散模型近年来在生成任务上取得了巨大成功，其在自监督学习领域也展现出巨大的潜力。
利用去噪过程学习表示: 扩散模型通过迭代地去除噪声来恢复原始数据，这个去噪过程本身蕴含了对数据分布和结构的深刻理解。
去噪过程的中间表示: 提取扩散模型在去噪过程中不同阶段的中间表示，这些表示可能具有丰富的语义信息。
预测噪声或数据本身: 将扩散模型的去噪过程设计成一个自监督任务，例如，给定一个带有噪声的图像，预测其噪声或原始图像。
扩散模型作为增强器: 利用扩散模型生成高质量的、语义相似的样本，用于对比学习或其它自监督任务。
与其它自监督方法的结合: 例如，将扩散模型与MAE结合，使用扩散模型来增强MAE的重构能力，或者反之。
三、跨模态自监督学习（Crossmodal Selfsupervised Learning）
利用不同模态之间存在的关联性来学习表示。
图文联合学习（VisionLanguage Pretraining, VLP）: 这是目前跨模态自监督学习最热门的方向之一。
对比图文对: 学习一个模型，使得图像与其对应的文本描述在表示空间中更加接近，而与不相关的文本描述更加疏远。CLIP (Contrastive LanguageImage Pretraining) 是其中的代表性工作，通过大规模的图文对数据，学习到了强大的零样本图像分类能力。
掩码图文模型: 在 Transformer 架构中，同时输入图像 Patch 和文本 Token，并对其中一部分进行掩码，让模型预测被掩码的内容。例如，VLBERT, ViLT 等。
图文对的生成任务: 例如，根据图像生成文本描述（Image Captioning），或者根据文本生成图像（TexttoImage Generation），这些生成任务本身可以作为自监督学习的驱动。
视频文本联合学习: 扩展图文联合学习到视频数据，例如，学习视频片段与其对应的文本描述之间的关联。
音频文本联合学习: 学习音频信号与其对应的文本描述之间的关联。
多模态融合的自监督学习: 结合三种或更多模态的数据（如图、文、音），学习更全面的表示。
四、更高效、更鲁棒的训练策略
除了上述的思路，还有一些关于如何更高效、更鲁棒地进行自监督学习的训练策略。
分布式训练与大规模数据处理: 如何有效地利用大规模无标注数据进行训练，需要高效的分布式训练框架和数据加载策略。
超参数优化与调度: 针对自监督学习任务，探索更优的超参数选择和学习率调度策略。
评估指标的创新: 除了在下游任务上的线性评估，还需要发展更直接、更全面的自监督表示评估方法。
可解释性与可控性: 研究如何理解自监督模型学习到的表示，以及如何对其进行控制和干预。
总结与展望
自监督学习的最新思路正在朝着以下几个方向发展：
从对比到生成与预测: 虽然对比学习仍然是主流，但以MAE为代表的生成式或预测式方法展现出强大的潜力，甚至可能在某些场景下比对比学习更优。
多模态的融合: 跨模态的自监督学习是未来的一个重要方向，能够帮助模型学习到更丰富、更通用的表示。
更精细化的数据增强: 数据增强策略的设计越来越精细，注重保留语义信息，并利用生成模型来辅助增强。
难负样本的挖掘与去偏: 提升负样本的质量和数量，同时解决负样本带来的偏差问题。
与下游任务的协同: 研究如何更有效地将自监督学习的表示迁移到下游任务，甚至将自监督任务与下游任务进行联合优化。
通用基础模型: 通过自监督学习，训练出具有强大通用性的基础模型，能够适应多种下游任务，这是当前AI领域的重要目标。
总而言之，自监督学习是一个充满活力和创新的领域，新的思路和技术层出不穷。理解这些新的进展，有助于我们更好地利用海量无标注数据，推动人工智能向更高级的阶段发展。
下面我将从几个主要方向，尽可能详细地阐述当前自监督学习比较新的思路：
一、对比学习（Contrastive Learning）的深化与演进
对比学习是目前自监督学习中最主流且成功的范式之一。其基本思想是通过构造正样本对（相似样本）和负样本对（不相似样本），然后学习一个编码器，使得正样本对在表示空间中的距离更近，而负样本对的距离更远。
1. 增强的数据增强策略（Advanced Data Augmentation Strategies）
数据增强是对比学习的关键。新的思路在于如何设计更有效、更鲁棒的数据增强策略，以生成高质量的正样本对，同时避免生成容易混淆的负样本。
多视图增强的精细化:
语义保留的增强: 传统的随机裁剪、颜色抖动等可能破坏图像的语义信息。新的研究开始关注如何设计语义保留的增强方法，例如：
局部区域的合成与替换: 仅随机裁剪并替换图像中的局部区域，保留图像的整体结构和核心语义。
基于场景图或知识图谱的增强: 利用外部知识来指导图像的增强，例如，在猫狗图片中，保持猫或狗的轮廓不变，但改变其背景或姿态。
多模态数据的联合增强: 如果有文本或其它模态的数据，可以联合进行增强，例如，图像增强的同时，文本描述也进行相应的改写。
多尺度、多分辨率的增强: 探索不同尺度和分辨率的视图作为正样本对，可以帮助模型学习到更鲁棒的表示，对不同尺度的物体都能有好的泛化能力。
生成模型辅助的增强: 利用GANs或扩散模型生成新的、但语义上与原图相似的图像，作为正样本。例如，风格迁移、图像修复等技术可以生成新的视图。
非遮挡性增强（Nonocclusion Augmentation）: 传统的数据增强（如随机裁剪）可能导致重要的物体信息被裁剪掉，影响模型的学习。新的方法尝试最小化对关键信息的破坏，例如，保留物体的主体部分，或者在局部遮挡时，尝试使用图像修复技术恢复被遮挡的部分。
2. 负样本的优化与采样策略（Negative Sample Optimization and Sampling Strategies）
负样本的数量和质量对对比学习至关重要。更多的负样本可以提供更强的判别信号，但过多的“易区分”负样本也会稀释学习效果。
难负样本挖掘（Hard Negative Mining）: 关注那些与正样本“相似”但实际上是负样本的样本，这能迫使模型学习到更细粒度的区分能力。
基于相似度阈值的挖掘: 设定一个相似度阈值，将那些在当前模型下与正样本相似度较高但非正样本的样本作为难负样本。
基于“记忆库”的负样本: 将之前迭代中学习到的“代表性”负样本存储起来，在后续的训练中作为难负样本。例如，MoCo（Momentum Contrast）中的动量编码器就起到了一个类似“记忆库”的作用，通过动量更新来保持一个相对稳定的“教师模型”的表示。
基于检索的难负样本: 在一个大规模无标注数据集上，为每个正样本对在表示空间中进行检索，找到与正样本相似度高且距离近的负样本。
负样本的去偏（Debiasing Negative Samples）: 传统的负样本采样可能存在偏差，例如，某些负样本与正样本的类别相似度很高，会误导模型学习。新的方法尝试消除这种偏差。
3. 架构与损失函数的创新（Architectural and Loss Function Innovations）
无对比损失的自监督学习（Selfsupervised Learning Without Contrastive Loss）:
掩码模型（Masked Models）的变种: 早期如BERT的掩码语言模型（MLM）在NLP领域取得了巨大成功。在视觉领域，MAE（Masked Autoencoder）和BEiT等模型通过大量遮蔽输入图像的Patch，并要求模型重构被遮挡的Patch，从而学习到图像的全局和局部表示。
多模态的掩码模型: 将掩码思想扩展到多模态，例如，在视频中掩蔽帧或音频段，并预测其内容。
更灵活的掩码策略: 探索非随机的掩码策略，例如，根据图像内容的重要性进行掩码。
生成模型式的学习:
变分自编码器（VAEs）和流模型（Flow Models）的自监督应用: 利用这些生成模型学习数据的潜在分布，并从中进行重构或采样。
扩散模型（Diffusion Models）的潜力: 扩散模型在生成任务上表现出色，其反向去噪过程也蕴含着强大的表示学习能力。例如，一些研究尝试在扩散模型的去噪过程中加入自监督任务，或者利用去噪过程学习到的特征。
多任务自监督学习（Multitask Selfsupervised Learning）: 同时训练模型完成多个自监督任务，例如，同时进行对比学习和掩码重构，以期学习到更全面、更鲁棒的表示。
端到端的自监督学习（EndtoEnd Selfsupervised Learning）: 避免传统的“预训练微调”两阶段模式，直接将自监督学习与下游任务结合，或设计一种可以在端到端训练中就能达到良好性能的自监督方法。
二、非对比式自监督学习的新思路
除了对比学习，还有许多非对比式的方法也取得了显著进展。
1. 掩码自编码器（Masked Autoencoders, MAE）及其变种
MAE 的成功极大地推动了自监督学习的发展。其核心思想是：
高遮蔽率的输入: 随机遮蔽大量的输入图像 Patch (例如 75% 或 80%)。
高效的编码器: 只在可见的 Patch 上运行一个轻量级的 Transformer 编码器，大大提高了训练效率。
轻量级的解码器: 使用一个轻量级的 Transformer 解码器，负责将编码器输出的表示和特殊的“Mask Token”结合起来，重构被遮蔽的 Patch。
Pixel Reconstruction Loss: 使用简单的像素级重构损失作为监督信号。
MAE 的新思路主要体现在：
更优的掩码策略: 探索非随机的掩码模式，例如基于重要性或语义的掩码。
多模态MAE: 将MAE的思想应用到视频、3D点云等数据，或者跨模态的MAE，例如，根据图像预测文本，或根据文本预测图像的掩码部分。
改进的解码器设计: 优化解码器的结构或训练方式，以获得更好的重构性能和表示能力。
与下游任务的协同: 研究如何将MAE的表示更有效地迁移到下游任务，以及如何将自监督的MAE训练与下游任务的微调相结合。
2. 预测型自监督学习（Predictive Selfsupervised Learning）
这类方法关注预测数据中的缺失或未来部分。
视频预测（Video Prediction）:
时序预测: 预测视频的下一帧或未来几帧的图像内容。
运动预测: 预测视频中物体的运动轨迹。
音频视频预测: 根据视频预测音频，或根据音频预测视频。
多模态视频预测: 结合文本描述来预测视频内容。
生成预测（Generative Prediction）: 利用生成模型，如GANs或扩散模型，来预测缺失的图像区域或生成连续的序列。
基于时空一致性的学习: 利用视频中的时空一致性，例如，同一物体在不同帧中的外观应该是一致的，或者物体的运动应该是平滑的。
3. 聚类与伪标签（Clustering and Pseudolabeling）
这类方法将数据聚类，然后将聚类结果作为伪标签进行监督学习。
动态聚类（Dynamic Clustering）:
迭代聚类与表示学习: 结合自编码器或 Transformer 来学习数据表示，同时利用聚类算法对这些表示进行聚类，并将聚类结果作为新的监督信号来更新模型。例如，DeepCluster、SwAV (Swapping Assignments between Views) 等。
中心化聚类（Centroidbased Clustering）: 改进聚类中心（prototype）的学习方式，使其更具判别性。
自蒸馏（SelfDistillation）: 利用模型自身的输出来生成“软标签”或“伪标签”，然后用这些伪标签来训练模型本身。
4. 扩散模型在自监督学习中的应用（Diffusion Models in SSL）
扩散模型近年来在生成任务上取得了巨大成功，其在自监督学习领域也展现出巨大的潜力。
利用去噪过程学习表示: 扩散模型通过迭代地去除噪声来恢复原始数据，这个去噪过程本身蕴含了对数据分布和结构的深刻理解。
去噪过程的中间表示: 提取扩散模型在去噪过程中不同阶段的中间表示，这些表示可能具有丰富的语义信息。
预测噪声或数据本身: 将扩散模型的去噪过程设计成一个自监督任务，例如，给定一个带有噪声的图像，预测其噪声或原始图像。
扩散模型作为增强器: 利用扩散模型生成高质量的、语义相似的样本，用于对比学习或其它自监督任务。
与其它自监督方法的结合: 例如，将扩散模型与MAE结合，使用扩散模型来增强MAE的重构能力，或者反之。
三、跨模态自监督学习（Crossmodal Selfsupervised Learning）
利用不同模态之间存在的关联性来学习表示。
图文联合学习（VisionLanguage Pretraining, VLP）: 这是目前跨模态自监督学习最热门的方向之一。
对比图文对: 学习一个模型，使得图像与其对应的文本描述在表示空间中更加接近，而与不相关的文本描述更加疏远。CLIP (Contrastive LanguageImage Pretraining) 是其中的代表性工作，通过大规模的图文对数据，学习到了强大的零样本图像分类能力。
掩码图文模型: 在 Transformer 架构中，同时输入图像 Patch 和文本 Token，并对其中一部分进行掩码，让模型预测被掩码的内容。例如，VLBERT, ViLT 等。
图文对的生成任务: 例如，根据图像生成文本描述（Image Captioning），或者根据文本生成图像（TexttoImage Generation），这些生成任务本身可以作为自监督学习的驱动。
视频文本联合学习: 扩展图文联合学习到视频数据，例如，学习视频片段与其对应的文本描述之间的关联。
音频文本联合学习: 学习音频信号与其对应的文本描述之间的关联。
多模态融合的自监督学习: 结合三种或更多模态的数据（如图、文、音），学习更全面的表示。
四、更高效、更鲁棒的训练策略
除了上述的思路，还有一些关于如何更高效、更鲁棒地进行自监督学习的训练策略。
分布式训练与大规模数据处理: 如何有效地利用大规模无标注数据进行训练，需要高效的分布式训练框架和数据加载策略。
超参数优化与调度: 针对自监督学习任务，探索更优的超参数选择和学习率调度策略。
评估指标的创新: 除了在下游任务上的线性评估，还需要发展更直接、更全面的自监督表示评估方法。
可解释性与可控性: 研究如何理解自监督模型学习到的表示，以及如何对其进行控制和干预。
总结与展望
自监督学习的最新思路正在朝着以下几个方向发展：
从对比到生成与预测: 虽然对比学习仍然是主流，但以MAE为代表的生成式或预测式方法展现出强大的潜力，甚至可能在某些场景下比对比学习更优。
多模态的融合: 跨模态的自监督学习是未来的一个重要方向，能够帮助模型学习到更丰富、更通用的表示。
更精细化的数据增强: 数据增强策略的设计越来越精细，注重保留语义信息，并利用生成模型来辅助增强。
难负样本的挖掘与去偏: 提升负样本的质量和数量，同时解决负样本带来的偏差问题。
与下游任务的协同: 研究如何更有效地将自监督学习的表示迁移到下游任务，甚至将自监督任务与下游任务进行联合优化。
通用基础模型: 通过自监督学习，训练出具有强大通用性的基础模型，能够适应多种下游任务，这是当前AI领域的重要目标。
总而言之，自监督学习是一个充满活力和创新的领域，新的思路和技术层出不穷。理解这些新的进展，有助于我们更好地利用海量无标注数据，推动人工智能向更高级的阶段发展。
网友意见
更新一个我们在CVPR2019的自监督学习新工作Self-Supervised Learning via Conditional Motion Propagation。具体见之前发的一篇文章。
------------ 2019的分割线 -------------
Mix-and-Match Tuning for Self-Supervised Semantic Segmentation.
这是一种为self-supervised learning服务的tuning的方法，主要为了缩小proxy task与target task的semantic gap. 目前可以在语义分割任务上不使用ImageNet pretraining，接近有ImageNet pretraining的performance。在其中一个setting中超越了ImageNet pretraining一点点。。。
后续可能会拓展到detection，并跟semi-supervised learning结合起来。
欢迎大家围观！
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这个问题触及到了紧固件在实际应用中的一个非常关键的环节——振动和松动。简单来说，如果自锁螺母和螺栓一起转动，这绝对是一个危险的信号，意味着紧固状态很可能已经失效或正在失效，需要立即引起重视。我们先从自锁螺母的原理说起。自锁螺母之所以能够“自锁”，不是靠什么魔法，而是通过一些特殊的设计，在安装时利用摩.............
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