FixMatch 在各种标准的半监督学习基准测试中实现了最先进的性能。 1 引言 半监督学习可以解决人工标注标签的种种缺陷,现有半监督的方法包括自训练产生伪标签和一致性正则化的方法。FixMatch结合这两种方法产生人工标签,关键是,人工标签是基于弱增强的未标记图像(例如,仅使用翻转和移位数据增强)生成的,当模型被馈送同一...
FixMatch的损失函数有两部分组成:有标签的图片用有监督的损失ls,没有标签的图片用无监督的损失lu, 两个损失都是标准的交叉熵损失: 对于没有标签图片的处理:首先得到伪标签,如果伪标签的得分大于一定的阈值(τ,论文中的阈值取0.95),那么,就用该伪标签和强烈数据增强获得的特征计算交叉熵损失。 最后,FixMatch的最终...
FixMatch首先计算有监督损失 l_s, 对于无标签样本,计算弱增强情况下的预测值q_b,然后,计算强增强版本图像和弱增强伪标签的一致性损失 将无监督损失加权后,进行梯度回传和参数更新。值得一提的是,在现代半监督算法中,往往需要在训练中逐步增加无标签损失项的权重,作者发现FixMatch则不是这样,这可能是因为,在训练初...
FixMatch首先使用模型对弱增强的无标签数据进行标签预测从而生成伪标签。对于一个给定的图像,只有在模型产生高置信度预测的情况下,才会保留其对应的伪标签。后续当输入的是同一样本强增强的图像时,使用伪标签对模型进行训练。具体来说,FixMatch使用一致性正则化(consistency regularization)和伪标签(pseudo-labeling)产生人工...
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FixMatch::Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence ) 文章发表于NeurIPS 2020 这篇文章的动机是要对半监督算法进行简化,利用伪标签方法来获得无标数据的人工标签,然后让强增强后的无标数据得到与若增强一致的输出结果。 前情回顾,半监督和UDA ...
使用paddle 复现论文 FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence. 官方开源 pytorch 代码 在这. 模型对齐 详见FixMatch-Paddle/pipeline/ Step1 模型结构对齐 Step2 评估指标对齐 Step3 损失函数和反向传播对齐 Step4 训练对齐 复现精度 模型和训练日志在 Release 中,也可到百度网盘...
FixMatch 公式对于提高模型在复杂数据上的表现效果显著。其中有针对不同类别数据的差异化处理策略。该公式能够适应多种数据分布情况。 它对于处理噪声数据具有一定的适应性。FixMatch 公式的创新点之一是对增强数据的巧妙运用。一部分旨在增强模型对不同特征的捕捉能力。其在减少标注成本方面展现出独特的价值。公式的设计...
原论文:FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence 作者单位:Google Research 出版:arXiv 2001.07685 摘要 半监督学习(SSL)提供了一种有效方法,可以利用未标记的数据来提高模型的性能。在本文中,作者演示了两种常见SSL方法的简单组合的力量:一致性正则化和伪标记。算法 FixMatch 首先...
FixMatch - Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence