低密度分离假设就是假设数据非黑即白,在两个类别的数据之间存在着较为明显的鸿沟,即在两个类别之间的边界处数据的密度很低(即数据量很好)。 3.1 自训练(Self-training) 自训练的方法十分直觉,它首先根据有标签的数据训练出一个模型,将没有标签的数据作为测试数据输进去,得到没有标签的数据的一个为标签,之后将一...
其任务是匹配预测的和真实的分割图的分布统计。 3.1.1 Training S 分割网络S使用损失LS进行训练,损失LS是三种损失的组合:标准交叉熵损失、特征匹配损失和自训练损失。 交叉熵损失。对有监督的数据的损失。这是一个标准的监督像素交叉熵损失项Lce。 Feature matching loss 为了使得分割结果 和标签 的特征分布尽可能一...
label predictionensemble: 2016Temporal Ensembling for Semi-Supervised Learning(EMA prediction for each training sample) Π-model: 2016Temporal Ensembling for Semi-Supervised Mean-Teacher Method 令θt 表示t 时刻的student model parameter,θt′ 表示t 时刻的teacher model param...
噪声很强,这时候对于同样的输入经过不同的数据增强和dropout得到的输出可能区别很大,此时不必强迫模型把优化重点放在这里,等到模型对labelled数据学的足够好的再逐渐优化z1和z2的一致性,另外我理解的这里的z1和z2的一致性约束也可以用到self-training那边的范式中...
Let the teacher weights be an exponential moving average (EMA) of the student weights. That is, after each training step, update the teacher weights a little bit toward the student weights. Our contribution is the last step. Laine and Aila[paper]used shared parameters between the student and...
一种是更精心的选择表示的扰动,而不是仅仅使用加性和乘性噪声。另一种方法是更精心的选择教师模型,而不是仅仅复制学生模型。对于第一种方法,有人已经提出了Virtual Adversarial Training。作者研究第二种方法,作者表示这两种方法并不冲突,是可以结合的,但是不在改论文的讨论范围之内。
Mean Teacher is a simple method for semi-supervised learning. It consists of the following steps: Take a supervised architecture and make a copy of it. Let's call the original model thestudentand the new one theteacher. At each training step, use the same minibatch as inputs to both the...
add_argument('--deterministic', type=int, default=1, help='whether use deterministic training') parser.add_argument('--seed', type=int, default=1337, help='random seed') parser.add_argument('--gpu', type=str, default='1', help='GPU to use') ### costs parser.add_argument('--ema...
Without sufficient high-quality annotations, the\nusual data-driven learning-based approaches struggle with deficient training.\nOn the other hand, directly introducing additional data with low-quality\nannotations may confuse the network, leading to undesirable performance\ndegradation. To address this ...
Second, the training targets\tilde zcan be expected to be less noisy than with Π-model. 参考资料 https://blog.csdn.net/u011345885/article/details/111758193 三、mean teachers 作者指出了temporal ensembling的缺点:每个epoch更新一次伪标签,如果面对的是很大的数据集,那么这种更新方式会变得很缓慢,这是很...