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随着深度模型的兴起，基于监督的图像特征提取方式已经成为主流。然而这种方法需要大量的有标签数据，标注成本过高，在小样本数据集上面临着过拟合等问题。如何减少算法对高质量标签数据集的需求？如何利用大量的无标签图像数据进行特征提取？如何让模型提取的特征具有更加泛化的表达能力？自监督表示学习算法应运而生。

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