为了克服这个问题,我们提出Mean Teacher,一种平均模型权重而不是标签预测的方法。Mean Teacher在训练时使用比时序集成更少的标签,还能提高测试的准确性。在不改变网络结构的情况下,Mean Teacher在250个标签的SVHN上的错误率为4.35%,优于1000个标签训练的Temporal ensemble。我们还证明了良好的网络架构对性能至关重要。
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...
为了克服这个问题,我们提出了均值教师法,这是一种平均模型权重而不是标记预测的方法。作为一个额外的好处,Mean Teacher提高了测试的准确性,并使训练比时序集成使用更少的标签。在不改变网络结构的情况下,Mean Teacher在使用250个标签的SVHN上实现了4.35%的错误率,优于使用1000个标签训练的时序集成。我们还表明,良好的...
3.2 Multi-Label Semi-Supervised Classification 作者将基于集成的半监督分类方法(Mean Teacher)扩展到半监督多标签图像分类。该模型由两个网络组成:学生网络G和教师网络H。两个网络在不同的小扰动下接收相同的图像。教师网络的权重是学生网络权重的指数移动平均值。使用一致性损失,即两个预测之间的均方误差,鼓励学生模...
作者提出Mean Teacher方法来解决上述问题。Mean Teacher方法对模型的权重而不是预测标签进行平均,获得了准确性的提升。 Introduction 深度学习模型需要大量的参数去学习有用的特征抽象,这使得他们容易产生过拟合。然而,手工添加高质量标签的成本是非常高的。因此,需要在半监督学习中使用正则化方法有效利用未标记的数据去减小...
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-...
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论文学习笔记 技术标签:论文学习笔记深度学习人工智能机器学习 项目 内容 论文名 Mean teachers are better role models:Weight-averaged consistency targets improvesemi-supervised deep learning results 作者 Antti Tarvainen,Harri Valpola 主要内容 提出对Temporal Ensembling的改进方法,对模型的权重......
论文解读 Search to Distill: Pearls are Everywhere but not the Eyes,神经网络架构搜索+知识蒸馏 CVPR 2020。 Motivation 知识蒸馏一般是由teacher,student两个网络组成,teacher一般是 ResNet 152 这样的大模型,student一般是 Res50... label,搜的是对某个teacher模型最友好的student结构,两者的搜索空间是不一样的...
Two-stage feature alignment method based on mean teacher comprises a pretraining stage followed by a self-training stage, each facing problems in obtaining reliable pretrained model and achieving consistent performance gains. Methods mentioned above have not yet explore how to utilize the third related...