在深度學習中，自監督學習和對抗性訓練是兩種強大的技術。自監督學習通過設計預任務來生成偽標簽，減少對標注數據的依賴；對抗性訓練通過生成對抗樣本，提高模型的魯棒性。本文將詳細講解如何使用Python實現自監督學習與對抗性訓練，包括概念介紹、代碼實現和示例應用。

目錄

1. 自監督學習簡介
2. 自監督學習實現
3. 對抗性訓練簡介
4. 對抗性訓練實現
5. 示例應用：圖像分類
6. 總結

1. 自監督學習簡介

1.1 自監督學習概念

自監督學習是一種無需人工標注數據的學習方法，通過設計預任務生成偽標簽，用于訓練模型。常見的預任務包括圖像的旋轉預測、遮擋恢復、上下文預測等。

1.2 自監督學習的優點

減少對人工標注數據的依賴
能夠利用大量未標注的數據
提升模型在下游任務中的表現

2. 自監督學習實現

2.1 導入必要的庫

首先，導入必要的Python庫。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models, optimizers, losses
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2.2 數據預處理

使用MNIST數據集作為示例數據，并進行必要的預處理。

# 加載MNIST數據集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()# 數據歸一化
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0# 數據形狀調整
x_train = np.expand_dims(x_train, axis=-1)
x_test = np.expand_dims(x_test, axis=-1)

2.3 定義自監督學習任務

定義一個簡單的自監督學習任務：圖像旋轉預測。模型將預測圖像旋轉的角度（0度、90度、180度、270度）。

def rotate_images(images):rotated_images = []rotated_labels = []for image in images:for angle, label in zip(