主要方法：Mean Teacher是一种改进的半监督学习策略，它通过平均模型权重而非标签预测，解决了Temporal Ensembling在处理大型数据集时的效率问题。关键改进：效率提升：Mean Teacher避免了Temporal Ensembling中因更新频率低而导致的大样本学习效率问题。确认偏差降低：通过控制生成标签的质量，Mean
论文概述：在深度学习领域，Mean Teacher方法作为一种改进的半监督学习策略，通过平均模型权重而非标签预测，解决了Temporal Ensembling在处理大型数据集时的效率问题。Mean Teacher在保持少量标签的同时，提高了模型的测试准确性，并与ResNet结合，显著提升了CIFAR-10和ImageNet的性能。关键概念解析：Temporal En...
计算成本大(在一个epoch上更新一次目标标签)提出的改进算法,不同之处是Temporal Ensembling基于时间记忆的Exponential Moving Average(EMA)是在预测结果上,而Mean Teachers是在模型的权重上。且该算法的核心思想是将模型分为教师和学生,老师用来生成学生学习的目标,学生用老师提供的目标来进行学习,而老师模型的权重是通过...
Mean Teachers 可以看做是Temporal Ensembling基础上的改进做法。 Temporal Ensembling构建出一个标准的输出向量 z~ ,用来作为一致性正则化的比较标准。而在Mean Teachers中,将 z~ 称为teacher,而每次网络的输出 zi 称为student,老师包含更多的特征信息,比学生 zi 更加健壮,可以指导学生的学习。
当标签少的时候,Mean Teacher会帮忙。当使用500个标签(中间一栏)时,意味着教师学习更快,并且在ΠΠ模型停止改进后继续培训。另一方面,在所有标记的情况下(左栏),Mean Teacher和ΠΠ模型的行为实际上是相同的。 3.4 Ablation experiments 为了评估模型各个方面的重要性,我们在SVHN上用250个标签进行了实验,一次改变一...
平均教师使用未标记的训练数据比模型更有效,如在中间列中所见。另一方面,由于额外增加了500k个未标记的示例(右栏),因此∏模型持续改进的时间更长。Mean Teacher学习速度更快,最终收敛到更好的结果,但数据量似乎抵消了∏模型糟糕的预测。 3.4消融实验 为了评估模型各个方面的重要性,我们在SVHN上进行了250个标签的实验...
Mean-teacher模型原文是一种用于半监督学习的创新方法 。该原文旨在提升模型在有限标注数据下的性能表现 。模型核心是引入教师模型来指导学生模型的学习 。教师模型参数更新采用指数移动平均方式 。这种更新方式让教师模型参数变化较为平滑 。学生模型则以常规的随机梯度下降更新 。文中通过一致性损失来约束教师与学生模型...
半监督学习:Π-Model、Temporal Ensembling、Mean Teacher , A.,Valpola, H. (2017).Meanteachersarebetterrolemodels:Weight-averagedconsistencytargets...缓解这个问题。MeanTeacherMeanTeacher 则是TemporalEnsembling的改进版,MeanTeacher 认为TemporalEnsembling对模型 ...
那半监督学习也是一样,我们想要我们的模型表现良好,表现和上限通过大量有标签数据训练的一样(足够鲁棒),那么我们的模型也应该拥有这个属性,即对输入数据的某种变化鲁棒,此类方法代表方法为Teacher-student Model, CCT模型等等,对应的半监督学习假设就是平滑性假设。 2. 网络 2.1 模型整体架构 一个batch里面会同时有...
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...