2. Mean Teacher解析 3. Experiments 3.1 SVHN和CIFAR-10上的实验结果 3.2 SVHN与额外的未标签数据 3.3 训练曲线分析 3.4 消融学习(重点) 3.5 backbone的改变(换成ResNet) 4. Related work 5. Conclusion 论文来源:Mean teachers are better role models: Weight
Mean Teacher论文的核心内容如下：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...
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...
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 查看原文 梯子网络半监督学习简介(Introduction to Semi-Supervised Learning with Ladder Networks) ,同一模型也实现了最先进的结果,并且与在排列不变的MNIST 分类中具有完整标签的基准线模型有显著改进,这表明无监督任务不会干扰监督学习。 梯子...
在作者提出的Interactive Self-training with Mean Teacher (ISMT)方法中,为提高伪标签的质量,同时保证模型在半监督训练中收敛,作者将历史伪标签(historical pseudo label)存储在内存中,并使用非极大值抑制来融合最新的检测结果和历史伪标签,并对应更新伪标签内存bank,保留的伪标签即作为最终的无标注数据的伪标签;其次...
MLMT分支预测用于过滤s4GAN输出的图像级类标签。它的核心是mean-teacher分类器,它有效地去除了分割网络的假阳性预测。这两个分支的贡献是相辅相成的。它们的输出被合并以产生最终结果。 自己的理解:s4GAN其实是主要的分割网络,segmentation作为生成器G,discrimination作为鉴别器D,加起来就是一个GAN网络,首先输入图像经...
mean teacher医学图像半监督语义分割 基于图的半监督分类 论文 论文:Speaker attribution with voice profiles by graph-based semi-supervised learning 摘要 在许多实际应用中(例如会议转录),都需要说话人分类,其中会根据说话人声音特征将说话人身份分配给每句语音。在本文中我们提出使用半监督的学习方法解决说话...
论文标题: Mean teachers are better role models: Weight-averaged consistency targets improve semi-supervised deep learning results Antti Tarvainen(芬兰,阿尔托大学), Harri Valpola (The Curious AI Company) 作者有一句话**... 查看原文 半监督学习:Π-Model、Temporal Ensembling、Mean Teacher , A., Val...
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...