Unsupervised Pre Training

Le pré-entraînement non supervisé fait référence à la méthode d'entraînement préalable des réseaux de neurones sur des données non étiquetées à travers des tâches auxiliaires auto-supervisées. Son objectif est d'exploiter une grande quantité de données non étiquetées pour apprendre des représentations de caractéristiques générales, ce qui améliore la capacité de généralisation et les performances du modèle dans les tâches ultérieures. Le pré-entraînement non supervisé peut efficacement atténuer le problème de l'insuffisance de données étiquetées, renforçant ainsi la robustesse et l'adaptabilité des modèles, et il présente une valeur d'application importante dans des domaines tels que le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur.