Transductive learning:无标记数据就是Testing data. Inductive learning:无标记数据不是 testing data,假设在训练时不知道 testing set. 为什么要用半监督学习(Semi-supervised learning)? 因为收集数据比较容易,但是收集label数据的代价却很昂贵。半监督学习下的 generative model 为了更直观的了解半监督学习下的生成模型,...
其实如果讲述个人想法,我觉得teacher model的存在会让student model的更新速度变慢(因为上图中的consistency cost),从而起到一个正则化的作用。但也可以用之前temporal ensembling那里的思想,认为多个模型的集成要强于单个模型(由于teacher model的模型参数是每个阶段的student model模型参数的滑动平均,所以可以视为不同阶段...
Models 作者在文中提出了三个模型,其一是Discriminative model,其二是Semi-supervised model,其三是两种模型的结合。 Discriminative model 模型一的构造和vae一致,直接使用Latent feature z来训练分类器,当然也是模型二的基础。 Semi-supervised model 模型二是半监督模型,对于半监督学习来讲,有两个数据集。其一是带标签...
semi-supervised learning的使用往往伴随着假设,而该假设的合理与否,决定了结果的好坏程度;比如上图中的unlabeled data,它显然是一只狗,而特征分布却与猫被划分在了一起,很可能是由于这两张图片的背景都是绿色导致的,因此假设是否合理显得至关重要。 Semi-supervised Learning for Generative Model Supervised Generative ...
(上面两个资料的讲解顺序是:semi-supervised generative model --> low density assumption --> smooth assumption) [3]A survey on semi-supervised learning. Engelen et al. 2018. [4]MixMatch(bilibili视频讲解) 以下内容是对上述资料的总结。 1. Why does semi-supervised learning help?
In this paper, a novel approach is developed to automatically annotate image content by a semi-supervised learning model. With perceptual visual characteristics, the candidate annotations of unlabelled images are first obtained based on a progressive model. Then, a transducitive model, random walk ...
归纳学习(inductive learning):无标签数据不作为测试数据,在training时还不知道testing set是什么样子,即事先无法利用testing set,需要先训练好model。 采用直推式学习/归纳学习取决于testing set是否已知 1.2 为什么采用半监督学习 不缺数据,缺带标签的数据且收集昂贵 ...
1、用已有的标签图像训练一个教师模型(teacher model)用来生成伪标签(有点知识蒸馏那味了,这个模型是Faster-RCNN)。 2、用训练好的模型推理剩余的未标注的图像,生成伪标签。 3、对未标注的数据进行增强,同步伪标签(图像旋转的时候也要将标签的坐标同步呀,不然不都错位了吗)。
什么是半监督学习呢,我们都知道有监督学习是数据都有特征和标签,而半监督的数据除了R部分有标签的,还有U部分无标签但是有特征的。半监督学习也分为transductive learning和inductive learning,前者是训练时已知测试数据的学习,而后者是训练好后,拿去训练未知的测试集 ...
[李宏毅-机器学习]半监督学习 semi-supervised learning 有label的数据很少,大部分是没有label的数据 使用unlabel数据来帮助估计数据分布 step1: 使用初始化的model,对unlabel数据进行每类的概率计算 step2: 通过对上一步得到unlabel数据的概率,更新model 迭代进行,直到收敛 用熵来表示label概率的分布情况,是否集中 ....