自监督学习通过让模型从无标签数据中学习有用的表示，改善了模型的泛化能力，这帮助模型更好地理解各种数据集中潜在的模式。与传统的监督学习依赖于大量标签数据不同，自监督学习则从数据本身生成标签。这种方法帮助模型捕捉到可以应用于多种任务的更广泛的特征。例如，在计算机视觉中，模型可以学习根据图像的其他部分预测图像的某些部分，使其在部署过程中更加适应新的图像。
自监督学习的另一个好处是能够有效地对模型进行预训练，然后再针对特定任务进行微调。当模型使用自监督方法进行预训练时，它会对数据形成基础性的理解，随后可以用较少的标签示例进行微调。这种预训练可以显著提升性能，尤其是在标签数据有限的情况下。一个例子是在自然语言处理领域，模型在大量无标签文本上训练，获得了对语言的广泛理解，之后可以在情感分析或文本分类等任务上，使用相对少量的标签样本进行微调。
最后，自监督学习增强了模型对输入数据变化的鲁棒性。通过在更广泛的场景中进行训练，而无需标签数据集，模型变得对噪声和数据分布的变化更加韧性。例如，使用自监督方法的音频分类模型可以接触到各种音频片段，从而学习到对不同声音环境具有广泛适应性的鲁棒特征，而不是简单地记忆具体示例。这种特性对于现实世界的应用至关重要，因为数据通常是混乱和不可预测的。因此，利用自监督学习的模型在已见和未见数据上往往优于其监督学习的对手。