下面,先来介绍半监督学习中最简单的一个算法——Self-Training模型。 2 Self-Training 2.1 算法思想 Self-Training算得上是几种半监督学习方法中最简单易懂的一种,其核心思想是先通过少量的标注数据来训练一个弱的分类器,然后再通过这个弱分类器来对无标签的样本进行标注,当满足一定条件时(例如预测概率大于某个...
通过self-training 分类器算法,能够将得监督分类模型作为半监督分类模型使用,模型能够从未打标的数据中学习。也就是说他的输入就是一个有监督的分类器,并且它迭代式地对未打标的数据预测伪标签,并将他们添加到训练集中进行训练,最终得到一个半监督分类模型。 Self training 算法过程介绍 选择具有代表性的 training seed...
Self-Training属于机器学习算法的半监督分支,因为它使用标记和未标记数据的组合来训练模型。 Self-Training是如何进行的? 你可能认为Self-Training包含一些魔法或者是一个高度复杂的方法。其实Self-Training背后的想法非常的简单,可以通过以下步骤来解释: 收集所有标记和未标记的数据,但我们只使用标记的数据来训练我们的第...
如果你经常使用有监督的机器学习算法,你肯定会很高兴听到:可以通过一种称为Self-Training的技术快速调整模型的训练方法并享受到半监督方法的好处。 Self-Training属于机器学习算法的半监督分支,因为它使用标记和未标记数据的组合来训练模型。 Self-Training是如何进行的? 你可能认为Self-Training包含一些魔法或者是一个高度...
Self-Training是一种机器学习算法的半监督分支，它结合了标记和未标记的数据，能够扩展模型训练时可用的数据池。该技术在无需手动标记数千个示例的情况下，能提高模型性能并节省大量时间和金钱。这篇文章将详细介绍Self-Training的流程，并使用Python和Sklearn实现一个完整的Self-Training示例。Self-Training...
与以往协同训练算法需要显式地对标记置信度进行估计不同,tri-training 算法通过判断三个分类器的预测一致性来隐式地对不同未标记示例的标记置信度进行比较,这一做法使得该算法不需要频繁地使用耗时的统计测试技术。但与显式估计标记置信度相比,这一隐式处理往往不够准确,特别是如果初始分类器比较弱,未标记示例可能被...
简单理解，self-training被视为co-training的一种特例。在co-training方法中，通常需要两个或更多不同的视图，用于训练模型，然后通过特定策略将标签加入到训练集中，循环迭代以优化模型。虽然我并未实际使用过这两种算法，但可以推测co-training策略更侧重于模型优化。协同训练数据的使用，如在“协同训练”(...
According to the problem that unlabeled samples of high confidence selected by self-training method contain less information in each iteration and self-training method is easy to mislabel unlabeled samples, a Naive Bayes self-training method based on semi-supervised clustering and data editing was pr...
本文将对Self-Training的流程做一个详细的介绍并使用Python 和Sklearn 实现一个完整的Self-Training示例。 半监督学习结合了标记和未标记的数据,可以扩展模型训练时可用的数据池。 我们无需手动标记数千个示例,就可以提高模型性能并节省大量时间和金钱。 如果你经常使用有监督的机器学习算法,你肯定会很高兴听到:可以...
本文深入探讨了半监督语义分割中的伪标签自训练方法，旨在提升ST（Self-training）算法在半监督场景下的表现。经过进一步研究与改进，提出了ST++框架，旨在解决先前ST方法中存在的问题，特别是累积不正确伪标签的问题。ST++的核心在于通过整体预测水平的稳定性来筛选可靠的无标签图像，进行优先选择性再训练。