本文通过构建一个潜变量概率模型，揭示了自监督学习损失函数与数据增-20250124053309

本文通过构建一个潜变量概率模型，揭示了自监督学习损失函数与数据增强信息量之间的深刻联系，阐明了有效的自监督学习能够超越 PCA 的关键在于其能够利用信息丰富的增强来保留信号，而各向同性噪声增强则退化为 PCA，这为理解自监督学习的理论基础和设计更有效的增强策略提供了深刻的见解。