Self-Supervised Learning의 핵심 목표 레이블 없이 데이터를 통해 좋은 Feature Representation을 얻는 것.다운스트림 태스크(예: 이미지 분류, 객체 탐지 등)에 활용 가능한 좋은 Feature(표현)를 추출하는 Encoder를 만드는 것SSL 모델의 output = 의미 있는 feature vector그 feature는 나중에 classification, detection 등에 사용됨“학습을 위한 중간 표현을 잘 만드는 방법”을 고민하는 것입력 (Input)원본 이미지, 텍스트, 오디오 등출력 (Output)고차원 Feature Vector (예: 512차원, 1024차원 등)목표 (Task)이 Feature Vector가 의미 있게 정렬되도록 학습하는 것사용 방법학습..