具体来说,SFG方法首先通过训练来自不同类别的少量标记样本,以预测潜在未标记样本的伪标签。然后,利用半监督元生成器生成以每个伪标签样本为中心的衍生特征,从而丰富类内特征多样性。此外,该论文还提出了可靠性评估(RA)指标,以削弱生成的异常值对模型学习的影响。 研究背景 半监督小样本学习旨在通过有限的标记数据和大...
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
1.一种半监督小样本深度学习图像模式分类识别方法,其特征在于:该方法包括以下步骤: S1:对图像样本进行预处理; S2:将预处理得到的数据输入训练好的网络中,网络通过3D卷积层进行特征提取,得到特征图层; S3:每个卷积层后接一个池化层,用于缩小特征图层的大小以减少网络中参数的数目; S4:将经过多层卷积层和池化层提取...
本发明公开了一种基于半监督教师学生模型的小样本文本分类方法,先选择标签提示模版,将数据集构建成一个统一的带有掩码占位符的提示训练样本,冻结预训练语言参数,在预训练语言模型每一层进行低秩矩阵分解,注入可训练参数,使用提示训练样本训练语言模型,得到教师模型,同时引入无标注数据,使用教师模型的输出概率引导学生模型...
1.一种基于小样本半监督学习的网页数据抽取方法,包括如下步骤: (1)针对来自同一网页模板的相似性网页,选取一组样本网页,在其中一至三个样本网页上,由用户手工选择并标注出同一个需要抽取的数据项,该数据项称为标注数据项; (2)根据所述标注数据项在DOM树上所对应的节点,所述节点称为标注节点,根据标注数据项在对...
13.一种计算机可读存储介质,其存储有计算机指令,其特征在于,该指令被处理器执行时实现权利要求1至10任意一项所述方法的步骤。 技术总结 本申请提供小样本场景下的半监督图模型联邦训练方法及系统,其中所述小样本场景下的半监督图模型联邦训练方法应用于客户端,包括:响应于模型训练请求构建分类模型,在本地子图数据中无...
5.一种半监督的小样本类别增量学习装置,其特征在于,包括:初始化模块,用于构建初始模型和初始总集;基本阶段模块,用于在基本阶段时,利用基本阶段获得的基础数据集对所述初始模型进行训练学习获得所述基本阶段的模型,并将所述基础数据集加入所述初始总集获得基本阶段的总集;增量阶段模块,用于在每一个增量阶段时,从上一...
基于半监督小样本扩展的命名实体识别方法及系统 本申请公开了一种基于半监督小样本扩展的命名实体识别方法及系统,该命名实体识别方法包括:S1,获取训练样本集;S2,根据训练样本集的选取类型及方法设计命名实体标签;S3,根据命名实体标签对所述训练样本集进行序列标注,得到标注文本;S4,根据标注文本进行模型... 王硕,陈嘉真...
本发明属于计算机视觉领域,具体涉及一种基于伪标签的半监督小样本目标检测方法、系统、装置。 背景技术: 1、随着人工智能技术的快速发展,深度神经网络的表征学习能力日益增强,在大规模标注数据集上训练的目标检测网络取得了良好的检测性能。然而,建立大规模的标注数据集不仅耗时耗力,而且在一些物体类别较多、数据不易获取...
提出一种在小样本下雷达复合干扰半监督迁移学习识别的方法，通过未带标签样本来解决标签样本难以获取而导致网络训练精度不高的问题，将在单一干扰数据集预训练后得到的特征提取器和分类器迁移到小规模复合干扰数据集上，并利用权重印记和半监督学习对模型进行微调，通过所提出的最近邻相关性损失（nearest neighbor ...