Máquina de Vetores de Suporte Autossupervisionada

Uma Máquina de Vetores de Suporte (SVM) Autossupervisionada combina pré-treinamento autossupervisionado — aprendizado de representações a partir de dados não rotulados via tarefas pretextuais — com um classificador SVM treinado nas características resultantes. Essa abordagem híbrida permite um forte desempenho de classificação mesmo quando dados rotulados são escassos, aproveitando a estrutura embutida em grandes conjuntos de dados não rotulados antes de aplicar o objetivo de maximização de margem da SVM.