半监督VAE文本分类中对无标签以及有标签数据的处理区别

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该博客介绍了如何在半监督学习中使用深度生成模型（VAE）进行文本分类。针对有标签数据，先计算重构损失，然后加上分类损失，分类器输出不用于VAE训练。对于无标签数据，利用分类器预测类别，将其作为VAE的输入计算重构误差，通过假设所有可能的真实类别并加权求和得到总损失。

论文笔记：https://cloud.tencent.com/developer/news/43321

Semi-supervised Learning with Deep Generative Models-------2014   NIPS

参考的复现代码：https://github.com/wead-hsu/semi-vae

 

1.对于有标签数据

先求重构损失，再加分类损失，要注意的点就是分类器的输出不用输入到vae中用作训练

注意其中重构损失中，标签信息分别在encoder和decoder中都输入进去

加上的分类器损失如下，重点是高亮这句

 

2.对于无标签数据

重点是注意先用分类器输出unlabel的类别标签，然后输入VAE求重构误差（即使用了分类器输出作为VAE输入）

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