نقدم تقنية Bootstrap Your Own Latent (BYOL)، وهي طريقة جديدة لتعلم تمثيلات الصور دون إشراف. تعتمد تقنية BYOL على شبكتين عصبيتين تُعرفان بشبكة الإشراف الفوري (online network) وشبكة الهدف (target network)، حيث تتواصل هاتان الشبكتان وتتعلم من بعضهما البعض. من خلال رؤية محسّنة للصورة، نقوم بتدريب شبكة الإشراف الفوري على التنبؤ بتمثيل شبكة الهدف لنفس الصورة تحت رؤية محسّنة مختلفة. وفي الوقت نفسه، نقوم بتحديث شبكة الهدف باستخدام متوسط حركي بطيء لشبكة الإشراف الفوري. بينما تعتمد الأساليب الرائدة على الأزواج السلبية، فإن BYOL تحقق أداءً رائدًا جديدًا دون الحاجة إليها. تصل دقة تصنيف BYOL إلى 74.3٪ في التصنيف الأول على ImageNet باستخدام تقييم خطي مع بنية ResNet-50، و79.6٪ مع بنية ResNet أكبر. نوضح أن BYOL تؤدي بشكل يعادل أو أفضل من الحالة الرائدة الحالية في كلا المعايير النقلية والشبه إشرافية. يتم تقديم تنفيذنا ونماذجنا المدربة مسبقًا على GitHub.