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...
论文名称:FlexMatch: Boosting Semi-Supervised Learning with Curriculum Pseudo Labeling 论文地址:arxiv.org/pdf/2110.0826 代码: github.com/TorchSSL/Tor 半监督学习领域一篇新的文章,在Fixmatch上做了一些改进。 开源了一个半监督学习的一个统一代码库,内部包含了pseudo label,PI model,mean-teacher,UDA,VAT,Mixm...
对比实验,训练中flexmatch比fixmatch的loss更小,收敛速度更快 在各种数据集上flexmatch都超越了FixMatch/UDA,达到新的SOTA 发布于 2021-11-27 21:50 快速阅读 深度学习(Deep Learning) 半监督学习 还没有评论,发表第一个评论吧 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 ...