Joint Embedding vs Reconstruction: Provable Benefits of Latent Space Prediction for Self Supervised Learning

重建和联合嵌入已发展为自监督学习（SSL）中的两大主流范式。重建方法专注于从输入空间的不同视角恢复原始样本，而联合嵌入方法则致力于在潜在空间中对齐不同视角的表示。这两种方法各有显著优势，但实践者在选择时缺乏明确的指导原则。在本研究中，我们揭示了区分这两种范式的内在机制。通过利用两种方法的闭式解，我们精确描述了视图生成过程（例如数据增强）如何影响所学得的表示。随后，我们证明了与有监督学习不同的是，这两种自监督学习范式都需要在增强与无关特征之间达到最小的对齐程度，才能在样本量增加时实现渐近最优性。我们的研究结果表明，在无关特征具有较大幅度的情况下，联合嵌入方法更为优越，因为它们相较于基于重建的方法施加了一个严格较弱的对齐条件。这些发现不仅阐明了两种范式之间的权衡，还验证了联合嵌入方法在现实世界复杂数据集上的经验成功。

论文试图解决自监督学习（SSL）中两种主要范式——重建方法和联合嵌入方法的选择问题。具体来说，它探讨了在不同场景下，数据增强过程如何影响这两种方法的性能表现，并验证了它们在处理与任务无关的大特征时的行为差异。这是一个具有实际意义但尚未被系统研究的问题。

论文的关键思路是通过闭式解分析重建方法和联合嵌入方法的核心机制，揭示数据增强对学习表示的影响。相比现有研究，这篇论文首次明确指出：为了达到渐近最优性，两种方法都需要最小的对齐条件，但在处理大尺度无关特征时，联合嵌入方法比重建方法要求更弱的对齐条件。这为选择合适的SSL范式提供了理论依据。

论文通过数学推导证明了两种范式的渐近行为，并展示了联合嵌入方法的优势。实验设计包括多种数据增强策略和大规模真实数据集上的对比测试。虽然论文未提及代码开源，但它提出了一些值得深入研究的方向，例如探索更复杂的增强策略或结合两种范式的混合方法。

最近的相关研究包括《Bootstrap Your Own Latent: A New Approach to Self-Supervised Learning》和《Barlow Twins: Self-Supervised Learning via Redundancy Reduction》等。这些研究同样关注SSL范式的改进，但更多集中在算法设计上，而本文则侧重于理论分析和条件对比。其他相关工作还包括《SimCLR: A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations》和《MoCo: Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning》。