样本增强是通过提高标注样本的丰富度来提升模型泛化性,另一个方向半监督方案则是通过利用大量的相同领域未标注数据来提升模型的样本外预测能力。这一章我们来聊聊半监督方案中的一致性正则～ 一致性正则～一个好的分类器应该对相似的样本点给出一致的预测,于是在训练中通过约束样本和注入噪声的样本要拥有相对一致...
最小熵正则 MixText进一步加入了最小熵原则,在无标注数据上,通过penalize大于(\gamma)的熵值(作者使用L2来计算),来进一步提高模型预测的置信度 无标注损失函数 MixMatch使用RMSE损失函数,来约束无标注数据的预测和Guess Label一致,而MixText使用KL-Divergance, 也就是和标注样本相同都是最小化交叉熵 UDA Paper:Unsuperv...
摘要:半监督小样本学习是为了训练一个分类器,可以适应有限的标记数据和固定数量的未标记数据的新任务。大多数半监督的小样本学习方法通过任务特定的置信度估计来选择未标记集的伪标记数据。本文提出了一种用于半监督小样本学习的任务统一置信度估计方法,称为伪损失置信度度量(PLCM)。它通过伪标签的损失分布来衡量数据...
应该优先采用半监督学习的方法,如UDA、MixText这种,而PET采用的是另外一种巧妙的设计思想。 现在通过改造输入,如下图, 一个样例是"保养贵,配件贵,小毛病多,还有烧机油风险"。定义一个pattern函数,把它转变成以下形式"保养贵,配件贵,小毛病多,还有烧机油风险。真__!"。 这里定义一个verblizer作为映射函数,把labe...
半监督小样本学习(Semi-supervised few-shot learning, SSFSL)旨在通过有限的标记数据和大量可用的无标记数据来提高模型的泛化能力。之前的研究试图通过使用元训练策略执行标签传播,为少量标记数据和额外的无标记数据之间的关系建模。然而,伪标签数据本身所代表的特征分布是粗粒度的,这意味着伪标签数据与真实查询数据之间...
下面我将介绍几种常用的半监督学习技巧,帮助你解决小样本问题。 首先是基于生成模型的技巧。生成模型是通过对数据的概率分布建模来进行学习的。在半监督学习中,我们可以使用生成模型来对未标记样本进行建模,并利用这个模型为未标记样本生成伪标签,然后将这些伪标签作为新的标记样本加入训练集中。这样一来,我们就可以充分...
适用于小样本时间序列预测的图半监督学习方法 小样本预测算法有哪些,新的方向,在做特征提取器部分发现网上知识点分散,在此总结一下小样本学习(Few-shotLearning)之特征提取器-最大后验概率估计(MAP)、Wasserstein距离、最优传输-Sinkhorn算法1.最大后验概率估计(MAP
小样本学习---半监督学习算法 https://blog.csdn.net/mao_feng/article/details/78939864 现实生活中,我们会遇到少量有标签的样本,而大量无标签的样本,怎么去做这个处理呢? 方法1:迁移学习的finetune 找类似的通用数据集(在图像领域:imagenet,电商领域:淘宝电商数据)训练网络,通过修改后面2层或者3层网络,做迁移学...
内容提示: 2022,58(5)越来越多的机器学习模型,包括神经网络,开始关注最大化小样本条件下的未标记数据的效用。这些未标记数据独立同分布地从与有标记数据相同的数据源中采样,旨在帮助模型提高性能 [1-3] 。做出数据假设,例如流形假设和平滑假设,能够更好地利用未标记数据的隐含数据分布信息,因此是半监督学习中不可...
半监督学习,无监督学习,迁移学习,表征学习以及小样本学习 Big Transfer (BiT): General Visual Representation Learning (paper) (https://arxiv.org/abs/1912.11370) 在本文中,作者重新审视了迁移学习的简单范式:首先在一个大规模标记数据集(例如JFT-300M和ImageNet-21k数据集)上进行预训练,然后对目标任务上的每个...