这里讨论了一个问题:PET效果比有监督训练好,是不是因为PET在大量无标签上打上软标签,扩大了有标签数据集?然后作者做了一个实验,有监督训练时,先在所有数据集上进行继续预训练(这一步作者认为相当于把无标签数据也加进来了),然后再fine funing。实验结果表明,即使这样,有监督效果也离PET有一定距离。 不过这里想略微吐槽:还可以这样来做比较的?感觉都不太
MixMatch是一种结合了数据增强、一致性正则化和熵最小化的半监督学习方法。它通过混合标记和未标记数据,同时应用数据增强技术,使得模型能够更好地从有限的标记数据中学习。此外,MixMatch还引入了一致性正则化,使得模型对输入数据的轻微扰动具有稳定性。最后,通过最小化熵损失,MixMatch能够鼓励模型在未标记数据上做出自信...
半监督小样本学习 半监督学习(SSL)是一种机器学习方法,涉及使用少量标记数据和大量未标记数据[24],[25]的训练模型。在深度学习的时代,SSL方法从不同的角度利用了未标记的数据。例如,SSL技术包括一致性正则化[26],鼓励模型的预测一致的扰动输入,使用移动平均策略[27]稳定模型训练,应用对抗性扰动正则化[28]增强模型...
具体来说,SFG方法首先通过训练来自不同类别的少量标记样本,以预测潜在未标记样本的伪标签。然后,利用半监督元生成器生成以每个伪标签样本为中心的衍生特征,从而丰富类内特征多样性。此外,该论文还提出了可靠性评估(RA)指标,以削弱生成的异常值对模型学习的影响。 研究背景 半监督小样本学习旨在通过有限的标记数据和大...
适用于小样本时间序列预测的图半监督学习方法 小样本预测算法有哪些,新的方向,在做特征提取器部分发现网上知识点分散,在此总结一下小样本学习(Few-shotLearning)之特征提取器-最大后验概率估计(MAP)、Wasserstein距离、最优传输-Sinkhorn算法1.最大后验概率估计(MAP
本文提出一种基于半监督学习和领域自适应的小样本辐射源个体识别方法。首先，我们利用少量标注数据和大量未标注数据进行半监督学习训练，通过自训练或伪标签等方法扩充训练集。然后，我们采用基于深度学习的领域自适应算法，提取源领域和目标领域的共享特征，从而使得模型在目标领域上具有更好的泛化能力。具体而言，我们可以...
本文借鉴了NLP中的少样本困境问题探究,记录读后笔记和感想。 目标:我们希望采取相关数据增强或弱监督技术后 在少样本场景下,比起同等标注量的无增强监督学习模型,性能有较大幅度的提升; 在少样本场景下,能够达到或者逼近充分样本下的监督学习模型性能; 在充分样本场景下,性能仍然有一定提升; 一、NLP文本增强 文本...
半监督学习,无监督学习,迁移学习,表征学习以及小样本学习 Big Transfer (BiT): General Visual Representation Learning (paper) (https://arxiv.org/abs/1912.11370) 在本文中,作者重新审视了迁移学习的简单范式:首先在一个大规模标记数据集(例如JFT-300M和ImageNet-21k数据集)上进行预训练,然后对目标任务上的每个...
首先是基于生成模型的技巧。生成模型是通过对数据的概率分布建模来进行学习的。在半监督学习中，我们可以使用生成模型来对未标记样本进行建模，并利用这个模型为未标记样本生成伪标签，然后将这些伪标签作为新的标记样本加入训练集中。这样一来，我们就可以充分利用未标记样本的信息来训练模型，从而提高模型的泛化能力。其次...
小样本学习---半监督学习算法 https://blog.csdn.net/mao_feng/article/details/78939864 现实生活中,我们会遇到少量有标签的样本,而大量无标签的样本,怎么去做这个处理呢? 方法1:迁移学习的finetune 找类似的通用数据集(在图像领域:imagenet,电商领域:淘宝电商数据)训练网络,通过修改后面2层或者3层网络,做迁移学...