与∏模型相比,Mean-Teacher提高了半监督SVHN任务的测试精度,并对其进行了时间整合。与我们的基线∏模型相比,Mean Teacher还改进了CIFAR-10的结果。 Miyato等人最近发布的虚拟对抗训练版本。[16] 在1000标签SVHN和4000标签CIFAR-10上的表现甚至比Mean Teacher更好。正如导言中所讨论的,VAT和Mean Teacher是互补的方法。它...
Mean Teachers是2018年提出的一种半监督学习算法,该算法是针对Temporal Ensembling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...
原文:Smooth Neighbors on Teacher Graphs for Semi-supervised Learning Smooth Neighbors on Teacher Graphs(SNTG)指出,之前的半监督方法中的一致性正则化过程,都只涉及网络输出结果的比较。如分类结果、输出向量、网络参数等,它们都是对输出数据分布的衡量。 而传统的半监督方法或者无监督方法中,会对输入数据自身的分...
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...
Π-Model、Temporal Ensembling 和 Mean Teacher 三者都是利⽤⼀致性正则（consistency regularization）来进⾏半监督学习（semi-supervised learning）。⼀致性正则要求⼀个模型对相似的输⼊有相似的输出，即给输⼊数据注⼊噪声，模型的输出应该不变，模型是鲁棒的。⽬录 Π-Model Fig.1 Π-Model Π-...
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...
一种使用差异信息的2d mean teacher模型 技术领域 1.本发明涉及医学图像分割领域,特别是涉及一种使用差异信息的2d mean teacher模型。 背景技术: 2.针对半监督左心房医学图像分割,在半监督左心房医学图像分割任务中大部分的方法均是基于一致性准则来实现的。然而,一部分现有的遵守该原则的半监督方法,为了保证训练的...
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 ...
监督loss + 一致性loss共同更新student模型参数 效果上Mean Teacher要优于Temporal,不过在计算效率上和Π-MODEL一样都需要预测两遍,所以要比Temporal慢不少,以及因为要存储模型参数的移动平均,所以内存占用也让人很头疼,所以Mean Teacher这块并没做相关的实现,对大模型并不太友好～ ...
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...