EMP-SSL是一种创新的自监督学习方法，通过增加每个图像实例中的图像块数量，显著提高了自监督学习的效率。该方法不依赖于常见的启发式技术，如分支之间的权重共享，并采用了特征归一化、输出量化和停止梯度等技术，使得训练时间减少了两个数量级，同时在多个数据集上实现了高准确率。