Red Neuronal Convolucional Autosupervisada

Una red neuronal convolucional (CNN) autosupervisada aprende potentes representaciones visuales a partir de imágenes sin etiquetar resolviendo tareas pretexto —como la discriminación de instancias contrastiva o la predicción de parches enmascarados— y luego se ajusta finamente con un pequeño conjunto etiquetado. Este enfoque reduce drásticamente la dependencia de grandes conjuntos de datos anotados, al tiempo que preserva las fortalezas de extracción de características espaciales de las arquitecturas convolucionales.