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。
论文完整标题:Mean teachers are better role models: Weight-averaged consistency targets improve semi-supervised deep learning results 阅读完上一篇半监督结合自监督方法做动作提议生成的论文后对于半监督分支的Mean Teacher框架的原理和具体是怎么做的不是很了解,因此继续阅读延伸出的本篇论文。 Intro/Motive 直觉:...
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...
比较中的所有方法都使用类似的13层ConvNet体系结构。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...
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...
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...
Deep Model Compression: Distilling Knowledge from Noisy Teachers论文初读 目录 方法 加入扰动 与正则化的关系 方法流程 对比实验 固定sigma,改变alpha 在teacher中加噪声 VS 在student中加噪声 其他实验不重要,略 方法 加入扰动 如公式2,在输出层的logits上加入扰动 对一个teacher的扰动不仅可以模拟多个teacher,...
论文:Mean teachers are better role models: Weight-averaged consistency targets improvesemi-supervised deep learning results 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。
下面是我参考Mean Teacher论文里的方法,结合图像分割画的网络图。 The pipeline of the mean-teacher framework for semi-supervised segmentation 网络分为两部分,学生网络和教师网络,教师网络的参数重是冻结的,通过指数滑动平均从学生网络迁移更新。 同时输入有标签的图像和无标签的图像,同一张图像加上独立的随机噪声...
下面是我参考Mean Teacher论文里的方法,结合图像分割画的网络图。 The pipeline of the mean-teacher framework for semi-supervised segmentation 网络分为两部分,学生网络和教师网络,教师网络的参数重是冻结的,通过指数滑动平均从学生网络迁移更新。 同时输入有标签的图像和无标签的图像,同一张图像加上独立的随机噪声...