图中绿色部分代表基于样本的预测学习,通过Encoder生成含有更高信息量的样本,连接半监督形式的Self-Training网络,不断更新样本,使得Encoder不断学习。 橙色部分代表基于标签的预测学习,生成的标签作为伪标签,生成器可以是另一个编码器或基于规则的选择器。生成的伪标签被试作真实值来训练Encoder的预测。 预测学习(Predictiv...
self-training (or self-labeling)可以说是最古老的方法了,它对少量有标记数据进行模型训练,然后对未标记数据进行标记。只有具有置信度很高的数据与原始标签数据combine在一起,训练一个新的模型。我们迭代这个过程以找到最佳model,这和图模型的M3C如出一辙。 目前ImageNet上最先进的监督模型Self-training with noisy s...
self-training | 域迁移 | source-free(第二篇) 上图展示了source-free domain adaptation和一般的DA的区别。在之前的两篇source-free的论文中已经反复讲解,不再赘述。 1 方法 这文章也是使用Positive learning和Negative Learning的方法。 方法名称:Source-Free domain adaptive Semantic Segmentation (SFSS) 1.1 Not...
self-training | 域迁移 | source-free(第二篇) 0 综述 上图展示了source-free domain adaptation和一般的DA的区别。在之前的两篇source-free的论文中已经反复讲解,不再赘述。 1 方法 这文章也是使用Positive learning和Negative Learning的方法。 方法名称:Source-Free domain adaptive Semantic Segmentation (SFSS)...
我们把所唯一正确的预测称为Positive Sample; 其它的预测通通为 Negative Samples。文章接下来都使用 Contrastive Loss 来表示这种 Training 方法。 另外InfoNCE有一个 Weak Lower-Bound 在描述 N 的重要,也就是越多的 Negative Samples 时,Loss Function 越能控制 Mutual Information,并且是以 Log 的方式 Scale (这...
Theinterventionalstudyisontheeffectsofattributionalstyletrainingoncareerself-efficiency. 其二是归因风格训练对职业自我效能感影响的干预研究。 www.fabiao.net 9. InfluenceofSenseofSelf-efficiencyonCollegeStudents'PsychologicalActivity 自我效能感对大学生心理活动之影响 ...
One Thing One Click: A Self-Training Approach for Weakly Supervised 3D Semantic Segmentation笔记 点云初学者,有理解错误的欢迎提出。 简述 问题:对点云上的每个点进行标签标注的成本高昂 目的:achieve a performeance comaprable with a fully supervised baseline given theextremely-sparse annotations。【弱监督...
这篇论文提供了一个非常详尽的对比自监督学习综述。我们解释了在对比学习中常用的前置任务(pretext task),以及各种新的对比学习架构。然后我们对不同的方法做了效果对比,包括各种下游任务例如图片分类、目标检测、行为识别等。最后,我们对当前模型的局限性、它们所需要的更多的技术、以及它们未来的发展方向做了总结。
我们称其框架为backpropamine,是指其在通过反向传播训练的ANN中模拟天然神经调节剂(如多巴胺)作用的能力。我们的实验结果表明,在简单的RL任务和涉及数百万个参数网络的复杂语言建模任务上,神经调节可塑性网络的性能均优于不可塑和不可调节的可塑性网络。通过证明可以通过梯度下降来优化神经调节的可塑性,backpropamine框架...
GPT模型是出自论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》,是自然语言处理中的预训练模型,是现在的GPT-3和GPT-2的基础。 GPT模型是基于Transformer上进行改进的,采用的是两阶段的方法,即先使用大量的语料库进行预训练,然后再针对对应的任务进行微调。(两阶段模式被证明是有效的,目前很多自然语...