비지도 사전학습

비지도 사전 학습은 라벨이 없는 데이터를 통해 자기 지도 보조 작업을 수행하여 신경망을 사전 학습하는 방법을 말합니다. 이 방법의 목적은 많은 양의 라벨이 없는 데이터를 활용하여 일반적인 특징 표현을 학습함으로써 모델의 일반화 능력과 하류 작업의 성능을 향상시키는 것입니다. 비지도 사전 학습은 부족한 라벨 데이터 문제를 효과적으로 완화하고, 모델의 견고성과 적응성을 개선하며, 자연어 처리 및 컴퓨터 비전 등 다양한 분야에서 중요한 응용 가치를 가지고 있습니다.