本文方法结构框架如图 2 所示 Teacher model 的模型参数是通过 Student model 的模型参数指数移动平均来获得的。 总体过程: 假设有带标签的数据 labeled data 和无标签的数据 unlabeled data ,对种数据分别添加噪声 首先,将有标签的数据 输入学生模型,得到预测结果 ,并计算交叉熵损失为 loss1 然后,将无标签的数据 ...
Temporal Ensembling对于历史步的输出做平滑这个操作的可解释性明显比mean-teacher直接对model参数做指数移动平均这个操作的可解释性要强,因为众所周知model的参数更新应该是依赖于从后到前的梯度反向传播来实现的,直接根据另一个model(student)的参数对于本model(teacher)参数进行更新计算确实比较反直觉,不过半监督的目的其...
确保mean teacher model在训练过程中,在保持模型处于训练状态并关闭梯度的前提下对student model用过的样本也进行一次前向传播,等等。 第一个解决方案很好理解,只要确保model.parameters()函数能够遍历到模型的所有参数,mean teacher model也就能够被正常更新了; 第二个解决方案就没啥好说的了(怕孩子乱跑怎么办?打断孩...
The approach uses labeled and unlabeled data and a Mean Teacher model with consistency regularization. A student network and a teacher network make up the model, and the teacher network directs the student network's training. The consistency of the student network's predictions is preserved, ...
Model。MeanTeacher这一模型的核心思想是:模型既充当学生,又充当老师。作为老师,用来产生学生学习时的目标;作为学生,则利用教师模型产生的目标来进行学习。而教师模型的参数是由历史上...时才能更新到模型中。由此带来两个问题: 大数据集下,模型更新缓慢; 无法实现模型的在线训练; 这一模型的核心思想是:模型既充当学...
2. 生成模型中的半监督学习(Semi-supervised Learning for Generative Model) 在监督学习中,生成模型的数据有 C1 C 1 和 C2 C 2 两类数据组成,我们统计数据的先验概率 P(C1) P ( C 1 ) 和 P(x|C1) P ( x | C 1 ) 。假设每一类的数据都是服从高斯分布的话,我们可以通过分布得到参数均值μ1,μ...
Teacher模型是由芬兰的一家AI初创公司在2018年提出,该模型是在TemporalensemblingModel的基础上发展而来,其核心出发点仍然是一致性正则。希望使用利用未标记数据的正则化方法,有效减少在半监督学习中的过度适应。MeanTeacher模型主要想解决TemporalensemblingModel的一个突出问题,即无标签数据的信息只能在下一次 epoch ...
The suggested pseudo-labels generated model (PLG) increases stronglyand weakly-labeled data to improve the Mean Teacher method's performance. Moreover, the Mean Teacher's consistency cost reduces the noise impact in the pseudo-labels introduced by detection errors. The experimental results on Task ...
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～ 训练技巧 以上的噪声注入和Ensemble需要搭配一些特定的训练技巧。
Also, sound source separation is encouraged to use in the system. We propose a mean-teacher model with convolutional and recurrent neural network(CRNN) structure and adopt data augmentation and sound source separation technique to improve the performance of sound event detection. 展开 年份: 2020 ...