Unüberwachtes Vortraining

Unsupervised Pre-Training bezieht sich auf die Methode, neuronale Netze durch selbstüberwachte Nebenaufgaben auf unbeschrifteten Daten vorzubilden. Das Ziel ist es, eine große Menge an unbeschrifteten Daten zu nutzen, um allgemeine Merkmalsrepräsentationen zu lernen, wodurch die Generalisierungsfähigkeit und das Leistungsniveau des Modells in nachfolgenden Aufgaben verbessert wird. Unsupervised Pre-Training kann das Problem der unzureichenden beschrifteten Daten effektiv lindern, die Robustheit und Anpassungsfähigkeit von Modellen erhöhen und hat erhebliche Anwendungswerte in Bereichen wie der natürlichen Sprachverarbeitung und der Computer Vision.