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2025年AI自监督学习真题集

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、

简述自监督学习的定义及其与有监督学习、无监督学习的区别。说明自监督学习在人工智能发展中的主要意义。

二、

描述对比学习（ContrastiveLearning）的基本思想。以SimCLR或MoCo为例，阐述其核心组件（如数据增强、表示映射、损失函数）如何协同工作以学习有用的数据表示。

三、

解释掩码自编码器（MaskedAutoencoders,MAE）的预训练过程。说明其如何通过掩码机制、自编码器结构和重建损失来实现强大的表示学习，并简述其在自然语言处理领域的应用潜力。

四、

比较BERT（基于掩码语言模型的预训练）和DIN（DeepInterestNetwork）两种自监督学习方法在自然语言处理任务上的主要异同点，包括它们预训练目标的差异、模型结构的区别以及可能的应用场景偏好。

五、

讨论自监督学习模型（特别是大规模预训练模型）在迁移到下游任务时，常见的微调策略有哪些？并分析这些策略背后的原理及其对模型性能的影响。

六、

分析自监督学习在图像领域应用时面临的主要挑战，例如对数据增强的敏感性、计算资源需求大、泛化能力评估困难等问题。提出至少三种可能的缓解措施。

七、

什么是自监督学习中的“预训练-微调”范式？请简要说明该范式的工作流程，并举例说明其在少样本学习场景下的优势。

八、

阐述自监督学习如何促进表示学习（RepresentationLearning）。解释一个有效的自监督学习任务应具备哪些关键特性，以确保学习到的表示具有良好的泛化能力。

九、

介绍一种适用于图结构数据的自监督学习方法，说明其如何定义自监督信号（例如通过边扰动、节点掩码等机制），并简述其学习目标。

十、

结合当前研究进展，谈谈你对自监督学习未来发展方向的一些看法，例如在多模态学习、因果推断、可解释性等方面的潜在机遇和挑战。

试卷答案

一、

答案：自监督学习（Self-SupervisedLearning,SSL）是一种利用数据本身内在关联性自动构建监督信号，从而进行模型预训练的学习范式。其监督信号来源于数据自身，而非人工标注。与有监督学习依赖大量人工标注标签不同，SSL通过设计巧妙的“代理任务”（pretexttask）来从未标注数据中学习通用的、有用的特征表示。与无监督学习（如聚类、降维）旨在发现数据隐藏的结构或分布特性不同，SSL通常以学习强大的表示（representation）为目标，这些表示随后可用于下游的有监督任务。自监督学习的主要意义在于，它显著降低了获取高质量标注数据的成本，使得利用海量未标注数据来提升模型性能成为可能，从而推动了深度学习在自然语言处理、计算机视觉等领域取得突破性进展。

解析思路：首先要清晰定义自监督学习是什么，强调其信号来源是数据自身。然后明确其与有监督学习（标签依赖）、无监督学习（目标不同，如聚类）的核心区别。最后阐述其重要意义，重点在于解决标注成本问题，以及通过学习通用表示提升下游任务性能。

二、

答案：对比学习的基本思想是通过将数据样本映射到表示空间（embeddingspace），使得来自相同数据增强的样本对在空间中靠近（正样本对），而来自不同数据增强或不同样本的样本对在空间中远离（负样本对），从而学习到具有区分性的数据表示。以SimCLR为例，其核心组件和工作流程如下：1.数据增强（DataAugmentation）：对输入图像应用随机裁剪、颜色抖动等多种变换，生成多个增强视图。2.表示映射（ProjectionHead）：使用一个小的全连接层（投影头）将不同视图的增强特征映射到同一个低维的表示空间。3.损失函数（ContrastiveLoss）：计算同一图像不同增强视图在表示空间中的距离（如余弦相似度），并使用对比损失函数（如InfoNCELoss）来拉近正样本对的距离，推远负样本对的距离。MoCo在SimCLR基础上增加了记忆库（MemoryBank）来存储支持集的表示，提高对大规模负样本的处理能力和模型的泛化性。这些组件协同工作，使得模型学习到对数据增强不敏感、具有判别力的特征表示。

解析思路：先解释对比学习的核心思想（正负样本对齐）。然后以SimCLR为主，详细拆解其三个核心组件（数据增强、投影头、损失函数）及其作用机制。简要提及MoCo作为对比学习的进阶，说明其关键改进（记忆库）。强调最终目标是通过对比学习获得鲁棒、有区分度的表示。

三、

答案：掩码自编码器（MAE）的预训练过程主要包括以下步骤：1.掩码机制（Masking）：对输入序列（如文本或图像块）随机选择一定比例的token（文本）或像素（图像）并将其掩码（置为特殊标