MixMatch 论文解读

最新推荐文章于 2026-01-07 13:36:22 发布
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博客主要对MixMatch论文进行解读，涉及机器学习相关内容。运用Python和TensorFlow等技术，为机器学习领域提供了有价值的参考，有助于读者深入理解MixMatch在机器学习中的应用。
解读（DivideMix）DIVIDEMIX: LEARNING WITH NOISY LABELS AS SEMI-SUPERVISED LEARNING
so
08-01 4985
这是Salesforce在今年年初出的一篇关于半监督学习的文章被ICLR 2020收录，目前还保持在SOTA状态。 文章主要做了两点工作： • 提出了一个co-divide方法。 • 利用label co-refinement 和co-guessing 改善之前的谷歌提出的MixMatch方法 1.co-divide方法 大概思路：同时训练两个网络，让每个网络在样本损失分布上去拟合GMM模型，并利用GMM模型，将训练数据分为标签数据和未标签数据,co-divide 使前面分的标签与未标签数据分别在
MixMatch：半监督学习
u012420553的博客
09-02 4000
MixMatch：半监督学习摘要介绍功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 摘要 半监督学习已被证明是利用未标...
机器学习：MixMatch 论文解读
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06-01 1万+
最近谷歌出了一篇有关半监督学习的 paper，几乎可以说是到目前为止，半监督学习领域的集大成者了，在常用的数据集上，取得了非常惊人的效果。这篇 paper，基本把之前半监督学习领域，有用的方式方法都尝试了一下，然后组合出了一个更为有效的方法。 这篇文章的名称叫做 MixMatch: A Holistic Approach to Semi-Supervised Learning 想解决的也是半监督学...
MixMatch文章解读+算法流程+核心代码详解
CCjoffrey的博客
07-31 1万+
MixMatch 本博客仅做算法流程疏导，具体细节请参见原文 原文 查看原文点这里 Github代码 Github代码点这里 解读 MixMatch抓住了半监督算法的两个重要观点：第一是熵最小化；第二是一致性正则化。结合这两个观点的算法就形成了MixMatch。 熵最小化 半监督算法的一个常见假设就是分类的决策边界不应该通过数据分布的高密度区域。这句话简单的理解可以想象一个聚类模型，其决策边界一定是在簇与簇之间的稀疏边界上，不可能穿过一个簇的中心（高密度区域）。而实现这一点的一种方法就是要求分类器对未标记数
《MixMatch: A Holistic Approach to Semi-Supervised Learning》论文阅读报告
m0_62042674的博客
05-18 1363
在文章引用的[25] Temporal ensembling for semi-supervised learning的第三页提供了更详细解释：Cross Entropy 计算是需要先使用 softmax 函数，将Dense Layer输出的类分数转化为类概率，而softmax函数对于常数叠加不敏感，即如果将最后一个Dense Layer的所有输出类分数同时添加一个常数c, 则类概率不发生改变，Cross Entropy Loss不发生改变。1）无标签数据的数据增强的次数K；对于两个样本及它们的标签。
【论文笔记】MixMatch: A Holistic Approach to Semi-Supervised Learning
puchapu的博客
06-17 5723
原文链接：https://arxiv.org/abs/1905.02249 本文提出的MixMatch方法结合了之前半监督学习中一系列的有效方法，在仅有少量标注的情况下，在很多数据集上都达到了可以媲美有监督学习的结果。 摘要 半监督学习已被证明是利用未标记数据减轻对大型标记数据集依赖的一个有效地方法。在这项工作中，我们统一了目前半监督学习的主要方法，并产生了一个新的算法—MixMatch。该方法主...
MixMatch论文学习笔记
qq_39432507的博客
03-25 819
项目 内容 论文名 MixMatch: A Holistic Approach to Semi-Supervised Learning 作者 David Berthelot，Nicholas Carlini，Ian Goodfellow，Avital Oliver，Nicolas Papernot，Colin Raffel 主要内容 发表时间 2019年 Abstract
半监督学习近几年相关论文解读（分类）
qq_40950565的博客
03-01 8095
分类任务部分半监督 一.Mixmatch 1.对有标数据进行增强 2.给无标数据一个人工标签。通过对一个无标数据增强K次并输入模型得到预测结果，对K次结果进行平均并锐化（Sharpen），得到人工标签。值得注意的是，这里的标签并不是one-hot的，而是一个概率分布。 3.将增强后有标数据和K个打上人工标签的无标数据都当做是有标数据，正常进行Mixup操作。 综上，MixMatch是综合一致性正则 和 熵最小正则（smoothness/cluster assumption）的应用。 一致性正则
【论文解读 ACL 2020 | MixText】Linguistically-Informed Interpolation of Hidden Space for 半监督文本分类
byn12345的博客
02-26 1684
论文题目：Linguistically-Informed Interpolation of Hidden Space for Semi-Supervised Text Classification 论文来源：ACL 2020 论文链接：https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.194/ 代码链接：https://github.com/GT-SALT/MixText 关键词：半监督；数据增强；文本分类；Mixup；BERT 文章目录1 摘要2 引言2 相.
论文解读 | Unsupervised Data Augmentation for Consistency Training
u011150266的博客
05-21 1217
单 位：燕山大学 作 者： 王   琴 摘要   深度学习尽管取得了很大的成功，但通常在带有小标签的训练集上不能很好地发挥作用。在这种情况下，数据增强在减少对标记数据的需求方面显示出了更大的优势，但是到目前为止，它主要应用于有监督的环境中，并获得了有限的效果。在本文中，作者建议在半监督学习环境中将数据增强应用于未标记的数据，使用的方法称为“无监督数据增强”(Unsupervised Data Augmentation, UDA)，使模型预测在未标记样本和扩充的未标记样本之间保持一致。与以前使用诸如高
半监督学习之MixMatch
kobayashi_的博客
05-27 1589
半监督学习之MixMatch MixMatch Unsupervised Data Augmentation for Consistency Training 半监督深度学习训练和实现小Tricks MixMatch: A Holistic Approach to Semi-Supervised Learning 1.解读 超强半监督学习 MixMatch 此方法仅用少量的标记数据，就使半监督学习的预测精度逼近监督学习。 自洽正则化（Consistency Regularization）。自洽正则化的
SSL论文笔记：MixMatch: A Holistic Approach to Semi-Supervised Learning
weixin_39901859的博客
07-06 1153
文章目录AbstractIntroductionMixMatch Abstract MixMatch, that guesses low-entropy labels for data-augmented unlabeled examples and mixes labeled and unlabeled data using MixUp. 最后进行消融研究，以弄清楚MixMatch的哪些成分对其成功最重要。 Introduction 对于SSL的三种常用的loss term去使模型泛化性更强： entr
基于Tensorflow实现苹果新鲜度分类模型
yousuotu的博客
01-05 209
这是一个专为判断苹果是否变质或新鲜而构建的图像分类模型。
使用Python进行人工智能（AI）网页抓取：综合指南
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使用Python进行人工智能（AI）网页抓取通过让模型解释页面内容而不是依赖脆弱的HTML规则来简化提取。Python仍然处理获取、验证和存储，而人工智能（AI）即使在布局更改时也能提供一致的结构化数据。随着工作流程的增长，用于抓取的MCP服务器和n8n自动化等工具使扩展、处理重试和将结果移至下游变得更容易，而无需为脚本添加复杂性。这种方法同样适用于快速实验和生产就绪的管道。人工智能（AI）网页抓取是使用语言模型而不是刚性解析规则从网页提取结构化数据的一种方法。
秋叶SD-Trainer中缺少包的问题解决方式，例如onnxruntime
hello000w的博客
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解决sd-trainer安装包的问题
面向微服务事件驱动与异步消息可靠处理的互联网系统高可用设计与多语言工程实践分享
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事件驱动解耦服务，提高吞吐可靠投递与幂等消费保证消息一致性监控、重试与顺序控制是稳定性的关键微服务事件驱动与异步消息可靠处理，使系统在高并发和复杂业务场景下保持稳定与可控。通过在多语言系统中统一幂等语义、结合可靠投递、顺序控制和监控策略，互联网系统能够在异步流程中实现高可用和长期可维护性。这篇关于事件驱动与异步消息可靠处理的工程实践分享，希望为你在微服务高可用设计中提供可落地、长期有效的参考思路。
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使用 Pycharm 实现 Robot Framework 的自动化
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PyCharm 是一款由 JetBrains 开发的 Python IDE由于 PyCharm 是一个 Python 集成开发环境（IDE），因此它可以用于开发我们用来为 Robot Framework 增加功能的 Python 脚本，并附带代码补全和集成文档等功能PyCharm 较 RIDE 性能更优，并且集成了 Git、Mercurial 等版本控制系统，使得团队协作和代码管理更加高效。
mixmatch
08-26
MixMatch 是一种半监督学习算法，专门用于提高机器学习模型在仅有少量标注数据的情况下性能。它结合了多种技术，包括一致性正则化、熵最小化以及数据增强，从而在图像分类等任务中取得较好的效果。以下是关于 ...
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