论文链接:FlexMatch: Boosting Semi-Supervised Learning with Curriculum Pseudo Labeling 论文来源于NeurlPS 2021 1. Abstract 最近提出的FixMatch在大多数半监督学习(SSL)基准测试中取得了最先进的结果。然而,FixMatch对所有类使用预定义好的常量阈值来选择对训练有用的未标记数据,没有考虑到不同的学习状态和不同类别...
使用Amazon GameLift FlexMatch 为 Amazon GameLift 托管的游戏添加玩家对战功能。您可以将 FlexMatch 与自定义游戏服务器或实时服务器配合使用。 FlexMatch 可将对战服务与自定义规则引擎搭配使用。您可以根据对您的游戏有意义的玩家属性和游戏模式来设计如何将玩家匹配在一起。FlexMatch 管理着评估正在寻找游戏的玩家、...
对于此类型,请定义 FlexMatch 用于形成批次的batchAttribute值。 距离规则属性 batchAttribute– 用于形成批次的玩家属性值。 maxDistance– 成功匹配的最大距离值。用于比较数值属性。 partyAggregation– 该值决定 FlexMatch 如何处理多名玩家(多方)的票证。有效的选项包括票证玩家的最小值(min)、最大值(max)和平均(...
因此我们使用的是flexmatch standalone模式。在这种模式下,只需要考虑匹配器本身即可。来验证规则集合在不同模式下对于游戏匹配时间的影响。可以参考的架构图如下: 架构图 压测程序 为此,我们设计了一个压测程序,项目地址为: https://github.com/aws-samples/sample-simulator-gamelift-flexmatch-...
本篇学习报告《FlexMatch: Boosting Semi-Supervised Learning with C urriculum Pseudo Labeling》来自机器学习国际权威会议NeurIPS 2021,第一作者为日本东京工业大学的张博闻和王一栋,其他作者来自东京工业大学和微软亚洲研究院。 一、算法背景 近年来,半监督学习(SSL)由于其在利用大量未标记数据方面的优势而越来越受到关...
2. FlexMatch算法梳理 代码链接:GitHub - TorchSSL/TorchSSL: A PyTorch-based library for semi-supervised learning (NeurIPS'21) 1. 前期设置 1.1 参数设置 在main函数前,代码调用了parser.add_argument,包含模型保存、训练参数、优化器设置、网络backbone设置、数据集、多GPU设置,然后把参数器和yaml文件的参数设...
该申请人申请的同名商标 申请/注册号:47589448 申请日期:2020-06-28 国际分类:42-网站服务 申请/注册号:42318799 申请日期:2019-11-14 国际分类:09-科学仪器 同名/同音商标 FLEXMATCH 国际分类:42-网站服务 申请人名称:亚马逊技术公司 FLEXMATCH 国际分类:42-网站服务 申请人名称:亚马逊技术公司 ...
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a我需要一间房间去学习 I need a room to study[translate] a在生命中 In life[translate] acapnicann capnicann[translate] amatches or lighters,knife ,etc 比赛或打火机、刀子等等[translate] asttress sttress[translate] aThis is a Flex Match 这是导电线比赛[translate]...
pseudo-label方法，优化了模型在未标记数据上的学习过程。针对不同类别的学习状态和学习困难，FlexMatch算法通过Curriculum Pseudo Labeling（CPL）策略提出了适应性阈值调整。CPL方法根据模型的学习状态灵活调整不同类别的阈值，优先利用信息丰富的未标记数据及其伪标签进行学习，从而提高了半监督学习的效率。