Контрастивное самоконтролирование — это метод, при котором компьютеры учатся распознавать важные характеристики в данных, не получая точных указаний, что именно искать.
Это работает за счёт того, что система сравнивает разные версии одной и той же информации и учится распознавать их как похожие, в то время как другую информацию она рассматривает как отличающуюся.
Таким образом машина может обнаруживать важные шаблоны, например, в изображениях или текстах, и лучше готовиться к новым задачам.
Этот тип обучения особенно полезен, когда имеется мало или совсем нет размеченных примеров.