无监督学习和监督学习的区别

无监督学习和监督学习的主要区别在于它们所依赖的标注信息：

1. **无监督学习**[^1]：在这种情况下，数据集没有预先分配的标签或目标变量。算法的目标是发现数据内在的结构、模式或关系，如聚类、降维或异常检测。例如，K-means算法就是一种常见的无监督学习方法，它试图将数据点分组成相似的簇。

2. **监督学习**：相比之下，监督学习有明确的输入（特征）和输出（标签），算法通过学习已知的输入-输出对来预测新的、未知的数据。典型的应用包括分类和回归，如图像分类或房价预测。例如，在卷积神经网络（CNN）中，我们通常使用带有标签的图像数据来训练模型。

至于 Vision Transformers 自我监督学习的动机，原因在于它可以利用大量的未标记视觉数据，通过设计自监督任务（如图像旋转预测、颜色填充等）来学习有用的表示，这些表示可以泛化到下游的有监督任务上，提高模型在少量标注数据上的性能。这样做的好处是减少了对人工标注的需求，促进了模型的泛化能力。