1.3 建立模型 1.4 优化器 2. 动态设置 2.1 断点重训&保存数据 2.2 训练 (1)损失函数 (2)AverageMeterSet (3)学习率调整 (4)设置变量 (5)前向传播 (6)EMA 3. 补充 4. 总结 论文代码链接: GitHub - CuriousAI/mean-teacher: A state-of-the-art semi-supervised method for image recognitiongithub...
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,...
Mean Teacher Mean Teacher是在Temporal的基础上调整了Ensemble实现的方案。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,...
所谓EMA的方式,就是用student model的参数,按照下述公式来更新teacher model的参数(注意最开始是直接将student model的参数复制给teacher model): 在ramp-up阶段,α的值设定为0.99,之后的训练过程中设置为0.999(\alpha越大,student model的参数对teacher model的参数影响越小)。这是因为初始时 student 模型训练的很快,...
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...
对EMA衰减和一致性权重的敏感性(图4(c)和4(d))。Mean-Teacher算法的基本超参数是一致性代价权重和EMA衰减 . 算法对它们的值有多敏感?我们可以看到,在每种情况下,良好的价值跨度大致一个数量级,超出这些范围的性能下降很快。注意EMA衰减α = 0使模型成为Π 模型,虽然有点低效,因为梯度只通过学生路径传播。还要...
Meanteacher模型是一种深度学习模型,旨在通过先前训练好的教师模型来指导学生模型的训练,提高其训练效果。Meanteacher模型最初由Hinton和his colleagues提出,其原理基于知识蒸馏技术,应用于许多自然语言处理任务。 Meanteacher模型的原理 在深度学习中,使用大量的数据进行训练。然而,大数据集需要大量的计算资源和时间来进行训练...
Mean Teacher模型是一种半监督学习的方法,它基于模型集成和教师-学生架构。在这个模型中,教师模型和学生模型是同一个模型的两个不同实例,它们分别在不同的数据子集上进行训练。教师模型的权重是学生模型权重的指数移动平均(EMA),这有助于稳定训练过程并防止过拟合。Mean Teacher模型通过让学生模型预测教师模型产生的伪...
基于深度强化学习的圆柱流致振动主动控制及其物理解读 近些年来机器学习的蓬勃发展为主动流动控制提供了许多新颖的研究思路,其中典型的方法包括遗传规划和深度强化学习等.本研究将深度强化学习这一半监督式的机器学习方法... 任峰,胡海豹 - 全国流体力学学术会议 被引量: 0发表: 2022年 结合深度学习的FSO通信系统OAM...