监督来源、预测任务与损失要分开
课堂上下文：从哪个问题来
把“自监督、分类、交叉熵”放回不同维度，后面才不会用方法名替代完整学习链。
“自监督”说明目标怎样取得；“分类”说明输出怎样组织；“交叉熵”说明怎样惩罚预测。这是三个维度，不是互斥方法名。人工类别标签可以训练softmax分类，从同图视图身份构造的标签也可以训练softmax分类；两者都能用交叉熵。
对比学习的一题是“候选中哪一个和查询同源”；遮挡重建的一题是“这个隐藏位置原来是什么像素”。它们都从数据构造目标，却要求保留不同结构。目标不是“没有答案”，只是答案不是额外写下的类别名称。
判断一个实验时，依次写出输入、目标的取得过程、模型输出、损失和最终评价。若只写“用了自监督”，还不知道它学到了什么；若写出完整链条，就能发现有没有把隐藏真值意外送入输入，或把训练损失当成另一项任务的成绩。