Li Y F,Kwok J T,Zhou Z H.Semi-supervised learning using label mean. Proc of the26th International Conference on Machine Learning,ICML’’09 . 2009Li Y F,Kwok J T,Zhou Z H.Semi-supervised learning using label mean. Proc of the26th International Conference on Machine Learning,ICML’’09 ...
即将模型的决策决策边界推离不同类别的类别边界(这在interpolation consistency training for semi-supervised learning 里提到了,感觉还是比较符合直观感受的),这样当输入发生轻微扰动的时候不容易发生严重的跳变而是label的预测结果发生较为平缓的变动
只有少量的数据有Label,利用Unlabel的数据来学习整个数据的潜在分布 1.2 半监督学习的前提假设 Smoothness假设:相似的数据具有相同的label Cluster假设:处于同一个簇的数据具有相同的label Manifold假设:处于同一流型结构的数据具有相同的label 如上图所示,unlabeled的数据使两者更容易区分 2 半监督学习方法体系 3 基于图的...
2.有标签数据训练网络,利用从网络中得到的深度特征来做半监督算法; 3.让网络 work in semi-supervised fashion。即,把网络对无标签数据的预测,作为无标签数据的标签(即 Pseudo label),用来对网络进行训练,其思想就是一种简单自训练。 就像是在制作一顿美味大餐时,你手头有一些精心调制的酱料(有标签的数据)和大量...
深度学习 (deep learning) 通过监督学习 (supervised learning) 在大量的机器学习任务上取得了瞩目的成就, 如 ImageNet 上超过 90% 的分类准确率, Cityscapes 上超过 85% 的分割准确率. 然而, 实现高精度的分类, 分割等任务需要大规模有标签的训练数据...
In this tutorial, you will discover how to apply the label propagation algorithm to a semi-supervised learning classification dataset. After completing this tutorial, you will know: An intuition for how the label propagation semi-supervised learning algorithm works. How to develop a semi-supervised ...
1. Why does semi-supervised learning help? The distribution of the unlabeled data tell us something. unlabeled data虽然只有input,没有label,但它的分布,却可以告诉我们一些事情 (前提是用上一些假设) 比如没有unlabeled的data的时候,boundary是这样的: ...
Regularized Semi-Supervised Multi-Label Learning Multi-label learning is proposed to deal with examples which are associating with multiple class labels simultaneously.Previous multi-label studies usually... Y Li,S Huang,AZ Zhihua - 《Journal of Computer Research & Development》 被引量: 24发表: 20...
Zero-shot learning, a special case of unsupervised domain adaptation where the source and target domains have disjoint label spaces, has become increasingl... Y Meng,Y Guo - IEEE Conference on Computer Vision & Pattern Recognition 被引量: 27发表: 2017年 Semi-supervised Zero-Shot Learning by ...
在这种情况下,半监督学习(Semi-Supervised Learning)更适用于现实世界中的应用,近来也已成为深度学习领域热门的新方向,该方法只需要少量有带标签的样本和大量无标签的样本,而本文主要介绍半监督学习的三个基本假设和三类方法。 Base Assumptions 在什么假设下可以应用半监督算法呢?半监督算法仅在数据的结构保持不变的...