自监督学习(self-supervised learning,简写SSL)不需要人工标注训练数据,它的模型主要训练从大规模的无监督数据中挖掘能够应用于自身的监督信息,从而从输入的一部分数据中去学习另一部分。 自监督学习可以通过对图片的剪裁、九宫格切割后再打乱、镜像或降低色彩饱和度等操作,让机器学会改变后的图像与原图像之间存在着十分...
而当我们想要兼顾效率和深度时，半监督学习（Semi-supervised Learning）应运而生。它巧妙地结合了监督和无监督学习，利用少量标记数据与大量未标记数据，实现成本降低与大数据潜力的双重效益。这种方式在实际应用中尤为实用，尤其是在数据标注资源有限的场景下。强化学习（Reinforcement Learning）则像是一个策略...
百度试题 结果1 题目深度学习的训练过程包括:自下而上的()和自顶向下的()。 A. 监督学习 B. 强化学习 C. 半监督学习 D. 无监督学习 相关知识点: 试题来源: 解析 AD 反馈 收藏
( )让学习系统自动对大量未标记数据进行利用,以辅助少量有标记数据进行学习。A.监督学习B.无监督学习C.半监督学习D.强化学习
人工智能的核心是机器学习,在机器学习过程中提供对错指示等导师信号,通过 算法让机器自我减少误差的学习形式是( )。A.监督学习B.无监督学习C.半监督学习D.强化学习
A.无监督学习B.监督学习C.半监督学习D.自主学习 点击查看答案 你可能感兴趣的试题 第1题:哪种算法常用于识别图像中的物体?() A.线性回归 B.K-均值聚类 C.决策树 D.卷积神经网络(CNN) 答案解析与讨论:点击查看 第2题:哪种算法常用于识别图像中的物体? A. 决策树 B. 线性回归 C. 卷积神经网络(CNN)...