深度学习算法中的协同训练(Co-training) 引言 深度学习在近年来取得了巨大的成功,尤其在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性的成果。然而,深度学习的一个局限性是需要大量的标注数据来进行训练,而标注数据的获取成本往往很高。为了解决这个问题,研究者们提出了许多半监督学习的方法,其中一种被广泛应用的方法是协同...
首先,我们定义了一个co_training函数,它接受特征矩阵X和标签向量y,以及迭代次数num_iterations作为参数。在函数内部,我们使用train_test_split函数将数据集划分为视图1和视图2,并使用SVM分类器训练这两个视图的模型。然后,我们通过互相交叉...
co-training和tri-training /3147974.html半监督学习协同训练算法协同训练(co-training)算法是一种多学习器的半监督学习算法。它是多视图(multi-view)学习的代表。以电影为例,它拥有多个属性集:图像、声音、字幕等。每个属性集就构成了一个视图。协同训练假设不同的视图具有“相容性”。所谓相容性是指,如果一个电影...
【摘要】 深度学习算法中的协同训练(Co-training)引言深度学习在近年来取得了巨大的成功,尤其在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性的成果。然而,深度学习的一个局限性是需要大量的标注数据来进行训练,而标注数据的获取成本往往很高。为了解决这个问题,研究者们提出了许多半监督学习的方法,其中一种被广泛应用的方...
协同训练 (Co-training) 的 motivation 是: 标签是 partial label, 会在训练中引入噪声.如图1. 中所示, 图片的 caption 为 `Journey to the sea.`, 但是 `A man looking to the sea from the balcony` 显然也同样合适. 因此将数据集中的所有其他样本进行 one-hot 编码是不合适的, 而 co-training 是一...
协同训练 Co-training Co-training 是基于分歧的方法,其假设每个数据可以从不同的角度(view)进行分类,不同角度可以训练出不同的分类器,然后用这些从不同角度训练出来的分类器对无标签样本进行分类,再选出认为可信的无标签样本加入训练集中。 由于这些分类器从不同角度训练出来的,可以形成一种互补,而提高分类精度;就...
半监督学习 co-training协同训练 tri-training active-learning主动学习,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
协同训练Co-training Co-training是基于分歧的方法,其假设每个数据可以从不同的角度(view)进行分类,不同角度可以训练出不同的分类器,然后用这些从不同角度训练出来的分类器对无标签样本进行分类,再选出认为可信的无标签样本加入训练集中。由于这些分类器从不同角度训练出来的,可以形成一种互补,而提高分类精度;就如同...
协同训练算法之co-training 在传统的监督学习中,学习器通过对大量有标记的(labeled)训练例进行学习,从而建立模型用于预测未见示例的标记。这里的“标记”(label)是指示例所对应的输出,在分类问题中标记就是示例的类别。随着数据收集和存储技术的飞速发展,收集大量未标记的(unlabeled)示例已相当容易,而获取大量有标记的...
Co-training 是基于分歧的方法,其假设每个数据可以从不同的角度(view)进行分类,不同角度可以训练出不同的分类器,然后用这些从不同角度训练出来的分类器对无标签样本进行分类,再选出认为可信的无标签样本加入训练集中。 由于这些分类器从不同角度训练出来的,可以形成一种互补,而提高分类精度;就如同从不同角度可以更...