自己教師ありサポートベクターマシン

自己教師ありサポートベクターマシン（Self-supervised Support Vector Machine）は、自己教師あり事前学習 — 事前定義タスクを用いてラベルなしデータから表現を学習すること — と、結果として得られた特徴量上で訓練されたサポートベクターマシン（SVM）分類器を組み合わせたものです。このハイブリッドアプローチは、大規模なラベルなしデータセットに埋め込まれた構造を活用してからSVMのマージン最大化目的関数を適用することにより、ラベル付きデータが乏しい場合でも強力な分類性能を可能にします。