在深度学习中，自监督学习和对抗性训练是两种强大的技术。自监督学习通过设计预任务来生成伪标签，减少对标注数据的依赖；对抗性训练通过生成对抗样本，提高模型的鲁棒性。本文将详细讲解如何使用Python实现自监督学习与对抗性训练，包括概念介绍、代码实现和示例应用。

目录

1. 自监督学习简介
2. 自监督学习实现
3. 对抗性训练简介
4. 对抗性训练实现
5. 示例应用：图像分类
6. 总结

1. 自监督学习简介

1.1 自监督学习概念

自监督学习是一种无需人工标注数据的学习方法，通过设计预任务生成伪标签，用于训练模型。常见的预任务包括图像的旋转预测、遮挡恢复、上下文预测等。

1.2 自监督学习的优点

减少对人工标注数据的依赖
能够利用大量未标注的数据
提升模型在下游任务中的表现

2. 自监督学习实现

2.1 导入必要的库

首先，导入必要的Python库。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models, optimizers, losses
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2.2 数据预处理

使用MNIST数据集作为示例数据，并进行必要的预处理。

# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 数据归一化
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0

# 数据形状调整
x_train = np.expand_dims(x_train, axis=-1)
x_test = np.expand_dims(x_test, axis=-1)

2.3 定义自监督学习任务

定义一个简单的自监督学习任务：图像旋转预测。模型将预测图像旋转的角度（0度、90度、180度、270度）。

def rotate_images(images):
    rotated_images = []
    rotated_labels = []
    for image in images:
        for angle, label in zip(