目前我的疑问是：
自监督学习分两阶段：预训练和下游任务。
假设下游任务是图像分类。
在预训练得到的预训练模型对图片进行特征提取。具体在下游任务中使用，是不是需要构建另一个分类网络，使用预训练模型提取的特征进行分类 ？
GPT的回答：
是的，您的理解是正确的。在自监督学习中，预训练模型的目标是通过未标记的数据进行学习，以学习有用的特征表示。然后，这些学习到的特征可以用于下游任务，例如图像分类。
在下游任务中，您可以使用预训练模型提取的特征来训练一个新的分类器，该分类器可以接受这些特征作为输入并输出对应的标签。这个新的分类器可以是一个简单的线性分类器，也可以是一个更复杂的深度神经网络，具体取决于您的具体需求。
通常情况下，预训练模型的特征提取部分被称为“backbone”，因为它是整个模型的主干。然后，您可以在这个backbone的顶部添加一些新的层，例如全连接层，以进行特定任务的训练。这个过程被称为“微调”，因为您将调整预训练模型的权重来适应新任务。