1.訓練方式不同

去噪自編碼器是一種無監督學習方法，通過向輸入數據添加噪聲并訓練模型恢復原始無噪聲數據，從而學習數據的內在結構和特征。而自監督學習是一種半監督學習方法，通過構造輔助任務（如預測未來的幀，填充缺失的部分等），利用標簽自身的信息進行模型訓練。

2.應用場景不同

去噪自編碼器常用于圖像去噪，異常檢測，特征提取等場景。而自監督學習由于其學習方式的特性，更多應用于無監督學習場景，例如自然語言處理，計算機視覺等。

3.模型結構不同

去噪自編碼器通常由編碼器和解碼器兩部分組成，編碼器將輸入數據映射到隱藏空間，解碼器再將隱藏表示映射回原始空間。而自監督學習的模型結構取決于其設定的輔助任務，可以是各種類型的神經網絡。

4.數據需求不同

去噪自編碼器對數據的需求較低，只需要無標簽的數據即可進行訓練。而自監督學習需要構造輔助任務，這可能需要更復雜的數據處理和更豐富的數據信息。

5.學習效果不同

去噪自編碼器通過學習重構原始數據的能力，可以提取到有用的特征。而自監督學習通過預測未來、填充缺失等任務，可以學習到數據的深層次、全局的特性。

延伸閱讀

如何選擇去噪自編碼器和自監督學習

1.根據任務需求：如果任務需要提取特征或進行異常檢測，去噪自編碼器是一個不錯的選擇。如果任務需要理解數據的深層特性或全局特性，自監督學習可能更適合。

2.根據數據情況：如果只有無標簽的數據，去噪自編碼器可以直接進行訓練。如果有豐富的數據信息，可以構造復雜的輔助任務進行自監督學習。

3.根據模型復雜度：去噪自編碼器的模型結構相對簡單，易于實現和訓練。而自監督學習的模型結構可能較復雜，需要更多的計算資源和技術支持。