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自学学习（SSL）是一种无监督的表示技术，是深度学习中的热门话题。它涉及解决一个人工任务，该任务允许网络学习数据集的语义。然后可以使用所得的特征提取器进行传输学习，以减少解决实际下游任务所需的标记示例数量。这对于计算机辅助诊断具有巨大的实用价值，因为标签需要医学专家，这很昂贵[1]。SSL方法通常应用于图像补丁（例如拼图求解[2]，上下文预测[3]，对比度学习[4]或视觉变压器[5]），而下游任务通常与整个图像一起使用。此差异要求在两个单独的顺序步骤中实现SSL并转移学习。一种固有地使用补丁的技术是多个实例学习[6]，因此对于许多SSL方法而言，可能是更自然的选择。
主题论文：自我监督的多个实例学习
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