"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，它涉及以下步骤：
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特征提取：首先，使用自监督学习模型从未标记的数据中提取特征。在这个阶段，模型不使用任何标签信息。
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线性分类器训练：然后，在提取的特征上训练一个简单的线性分类器。这个分类器的任务是基于这些特征对数据进行分类。这个步骤使用了标签信息，但只在这个线性层中使用，而不是在整个模型中。
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评估准确率：最后，评估这个线性分类器在一个标记的测试集上的性能，通常是准确率（accuracy）。这个准确率被称为“linear probing accuracy”。
Linear probing accuracy 的关键在于它提供了一个简单而直接的方式来评估模型学习到的特征的质量。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。