Самоконтролируемое обучение с маскированием основано на том, что части входных данных целенаправленно маскируются (скрываются), и модель учится восстанавливать эту недостающую информацию.
В области обработки естественного языка известным примером является Masked Language Modeling (MLM), при котором случайным образом удаляются отдельные слова в предложении и заменяются маской.
Модель обучается предсказывать замаскированные слова на основе остального контекста, благодаря чему она изучает глубокие языковые представления.
В области обработки изображений существуют похожие подходы, при которых маскируются области изображения, и модель учится восстанавливать или классифицировать эти пиксели.
Этот метод позволяет эффективно использовать большие объемы немаркированных данных и обучать устойчивые представления признаков, которые могут быть использованы для многих задач.