【核心算法篇十三】《DeepSeek自监督学习：图像补全预训练方案》
引言：为什么自监督学习成为AI新宠？
在传统监督学习需要海量标注数据的困境下，自监督学习（Self-Supervised Learning）凭借无需人工标注的特性异军突起。想象一下，如果AI能像人类一样通过观察世界自我学习——这正是DeepSeek图像补全方案的技术哲学。根据，自监督学习通过设计巧妙的"预训练任务"（Pretext Task），让模型在无标签数据中自动学习图像语义特征。而图像补全正是这类任务的典型代表：通过让AI预测被遮挡的图像区域，迫使它理解物体结构、纹理特征乃至场景上下文关系。
一、自监督学习基础：从理论到实践
1.1 自监督学习的本质原理
自监督学习的核心思想是**“用数据自身构造监督信号”**。以图像补全为例，原始完整图像无需任何人工标注，只需随机遮盖部分区域（如使用矩形mask），即可生成"问题-答案"对：被遮盖区域为待预测目标，其余部分作为输入特征。这个过程类似提到的拼图任务&#