自学习是数据科学的核心，许多模型的表现可以直接追溯到使用的数据集。但是，世界上仅有少量的高质量标注数据可供使用，且质量参差不齐。
如果神经网络不使用足够的数据，它们很难表现出真正的预测性。当涉及到大规模的图像数据集时，标注数据需求量增加，但大量的已有数据却是未标注的。
在这篇博客文章中，我们介绍了一些强大的自学习方法，这些方法可以利用未标注的图像数据，并实现更好的分类和特征提取。
我们将讨论几种自学习模型，并提供实际的代码范例供读者参考。我们还将介绍Self-Supervised Pretext Learning（SSPL）的概念，这是一种新兴的无监督学习方法，它适用于大规模的图像数据集。
通过使用这些技术，您可以在较少标注数据的情况下，在神经网络中构建更好的分类器和特征提取器。这将有助于您更好地理解人造智能，以及如何提高模型表现，减少数据需求。
无论您是一名机器学习专家、研究人员还是业余爱好者，本指南都将为您提供宝贵的知识。
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