"Linear probing accuracy" 是一种评估自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）模型性能的方法。在这种方法中，使用一个简单的线性分类器（通常是一个线性层或者一个全连接层）来测试模型学习到的特征的质量。
具体来说，它使用以下步骤：
特征提取：首先，使用自监督学习模型（例如，一个预训练的神经网络）从数据集中提取特征。这个过程不涉及模型的进一步训练，只是使用模型作为一个特征提取器。
准备数据集：将数据集分为训练集和测试集。这些数据集包含了标签，但在自监督学习阶段，这些标签并未被使用。
训练线性分类器：在提取的特征上训练一个线性分类器。这通常是一个简单的线性层（例如，一个全连接层，没有激活函数），它的任务是基于提取的特征对样本进行分类。这个分类器在训练集上进行训练。【训练时：使用自监督学习模型从训练集中提取特征，这些特征将作为线性分类器的输入，同时保留每个样本的标签（SSL的伪标签），用于监督学习。】
评估准确率：使用测试集来评估线性分类器的性能。准确率（accuracy）是最常用的性能指标，它是正确分类的样本数除以总样本数。
Accuracy=Number?of?Correct?Predictions / Total?Number?of?Predictions
报告结果：最终的准确率（linear probing accuracy）是线性分类器在测试集上的性能指标，它反映了自监督学习模型学习到的特征的质量。
Linear probing accuracy 的关键在于它的简单性和直接性。如果一个自监督学习模型能够学习到有用的、丰富的特征表示，那么即使是一个简单的线性分类器也能在这些特征上取得良好的分类性能。因此，linear probing accuracy 是衡量自监督学习模型有效性的一个重要指标