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...
Mean Teacher模型是一种半监督学习的方法,它基于模型集成和教师-学生架构。在这个模型中,教师模型和学生模型是同一个模型的两个不同实例,它们分别在不同的数据子集上进行训练。教师模型的权重是学生模型权重的指数移动平均(EMA),这有助于稳定训练过程并防止过拟合。Mean Teacher模型通过让学生模型预测教师模型产生的伪...
6.基于此,在左心房分割任务中有必要针对现有3d模型的性能不够完善并且占用内存大,训练时间长的技术问题,本发明提供一种使用差异信息的2dmean teacher模型。 7.本发明采用以下技术方案实现:一种使用差异信息的2d mean teacher模型,其为一个2d模型,用于左心房图像的分割,2d mean teacher模型在分割时包括以下步骤: 8...
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...