自己教師あり学習
自己教師あり非対照学習(non-contrastive self-supervised learning、NCSSL)では、正例のみを使用する。直感に反して、NCSSLは自明解に到達するのではなく、有用な局所最小値に収束し、損失はゼロになる。二値分類の例では、NCSSLは通常、各例を正と分類するように学習する。効果的なNCSSLでは、ターゲット側に逆伝播しないオンライン側の追加の予測器を要する。