無教師事前学習

非監督事前学習とは、ラベルの付いていないデータを用いて自己監督的な補助タスクを通じてニューラルネットワークを事前学習する手法を指します。その目的は、大量のラベルの付いていないデータから一般的な特徴表現を学び、モデルの汎化能力と下流タスクでの性能を向上させることです。非監督事前学習は、ラベル付きデータの不足問題を効果的に緩和し、モデルの堅牢性と適応性を向上させるため、自然言語処理やコンピュータビジョンなどの分野で重要な応用価値を持っています。