样本量太少,会过拟合。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verb...
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...
很明显能够看出最优传输和机器学习之间千丝万缕的关系,比如GAN本质上就是从输入的空间映射到生成样本的空间。 3.2 Kantorovich relaxation 要了解Kantorovich问题,首先我们先要知道蒙日(Monge)问题 找出从一个 measure到另一个measure的映射,使得所有 的和最小。当然 是个cost function,根据具体应用定义。 这里的映射一定...
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...
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...
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...
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...
1.基于 Wasserstein 距离和 SBGFRLS 方法的活动轮廓模型图像分割算法2.基于Wasserstein距离和分裂Bregman方法的图像分割算法3.一种基于自组织过程神经网络的动态样本半监督学习算法4.基于Wasserstein距离和SBGFRLS方法的活动轮廓模型图像分割算法5.一种基于伪标签半监督学习的小样本调制识别算法 因版权原因,仅展示原文概要,查...
一种基于伪标签半监督学习的小样本调制识别算法-一种基于伪标签半监督学习的小样本调制识别算法 来源:《西北工业大学学报》,作者史蕴豪等 摘要:针对有标签样本较少条件下的通信信号调制识别问题,提出了一种基于伪标签半监督学习技术的小样本调制方式分类算法,通过优选
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...