论文代码链接: GitHub - CuriousAI/mean-teacher: A state-of-the-art semi-supervised method for image recognitiongithub.com/CuriousAI/mean-teacher 由于原文的代码是使用比较久远的PyTorch版本,存在一些因版本冲突导致的bug,所以这里给出fork源码并做修改的代码版本: https://github.com/Hugo-cell111/mean-...
mean teacher代码以下是一个示例的 "mean teacher" 代码: ```python import numpy as np def mean_teacher (grades): # 计算平均分 mean_grade = np.mean (grades) # 检查每个学生的成绩 for i in range (len (grades)): if grades [i] < mean_grade: # 如果成绩低于平均分,则给予惩罚 print (f"...
Temporal是对每个样本的模型预测做Ensemble,所以每个epoch每个样本的移动平均才被更新一次,而Mean Teacher是对模型参数做Ensemble,这样每个step,student模型的更新都会反应在当前teacher模型上。 和Temporal无比相似的公式,差异只在于上面的Z是模型输出,下面的θ是模型参数, 同样当α=0的时候,Mean Teacher也退化成Π-MODEL...
Temporal是对每个样本的模型预测做Ensemble,所以每个epoch每个样本的移动平均才被更新一次,而Mean Teacher是对模型参数做Ensemble,这样每个step,student模型的更新都会反应在当前teacher模型上。 和Temporal无比相似的公式,差异只在于上面的Z是模型输出,下面的θθ是模型参数, 同样当α=0α=0的时候,Mean Teacher也退化成...
代码:https://github.com/CuriousAI/mean-teacher 一、背景 本文的目标是在学生模型和教师模型完全相同的情况下,从学生模型中逐步形成一个表现更好的教师模型。 首先,由于模型的 softmax 输出通常不能获得在训练数据之外的准确预测,所以可以考虑在训练数据中添加一些噪声来缓解,有噪声的教师模型可以产生更准确的结果,...
半监督分割meanteacher代码python版本 半监督图像分类算法 1.《Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks》 作者提出了一种可扩展的方法,用于图形结构数据的半监督学习,该网络是传统卷积算法在图结构数据上的一个变体,可以直接用于处理图结构数据,通过谱图卷积的局部一阶近似来激励卷积结构。模型在...
(注意是每个epoch,而不是每个batch,来改变一次伪标签,这种改变其实非常缓慢。之后的工作比如说mean teacher也指出,这个方法对于大数据集来说是非常难处理的) 注意上述伪代码,\tilde{z}表示N个数据的伪标签,每个伪标签\tilde{z_i}是一个C维向量,作者的意思是在minibatch的循环就能够完成对\tilde{z}的更新(每次循...
Mean Teacher is a simple method for semi-supervised learning. It consists of the following steps: Take a supervised architecture and make a copy of it. Let's call the original model thestudentand the new one theteacher. At each training step, use the same minibatch as inputs to both the...
实验的源代码可以在https://github.com/CuriousAI/mean-teacher. B.1卷积网络模型 我们复制了Π TensorFlow[1]中Laine和Aila[13]的模型,并增加了对平均教师培训的支持。如第B.1.1和B.1.2小节所述,我们稍微修改了模型以符合实验的要求。与原作的区别Π Laine和Aila[13]描述的模型和我们的基线Π 因此,模型取决于...
Mean Teacher + SNTG with BN a) Student Model : 84.6% b) Teacher Model : 87.28% 5. Hybrid Network a) Student Model : 84.18% b) Teacher Model : 87.00% Running the Training Supervised Model Only (4000 labels of Cifar-10) Go the parameters.py and change the following flags as follows...