【第13章：自监督学习与少样本学习—13.3 自监督学习与少样本学习在图像识别、语言理解等领域的应用探索】
凌晨三点的实验室里，计算机视觉工程师老王盯着屏幕——他正在用只有5张标注图片训练一个工业缺陷检测模型。突然，系统弹出一个提示：“建议启用自监督预训练模式”。这个看似简单的建议，让模型准确率从68%飙升至92%。这魔幻般的提升背后，正是自监督学习与少样本学习的双剑合璧。
一、认知革命：从"填鸭式教育"到"自我觉醒"
1.1 自监督学习：AI的"自我修炼大法"
（动态示意图：展示图像块拼图、文本填空等自监督任务）
举个栗子：
就像人类通过拼图游戏理解空间关系，自监督学习让AI通过完成预设任务（如预测被遮挡部分）自动学习特征表达。这种方法不需要人工标注，只需要海量原始数据。
核心公式：
自监督目标 = 数据转换函数 + 预测任务设计
1.1.1 图像领域的三大炼金术
案例1：SimCLR的对比学习魔法
class