半监督学习

最新推荐文章于 2025-06-03 23:49:27 发布
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FixMatch半监督学习方法
qq_44523137的博客
12-10 1475
伪标签生成：使用模型对未标记数据进行预测，生成伪标签，仅在预测置信度高时采用。一致性正则化：通过强增强和弱增强保持模型对同一数据样本的预测一致性。高效利用未标记数据，显著降低标注成本。简单易实现，不需要复杂的模型改动。在标记样本有限的情况下，具有良好的性能表现。初始阶段：模型使用有标签样本进行监督训练，学习基础特征表示。未标记样本引入使用强增强生成伪标签，仅在置信度足够高时采用伪标签。应用弱增强，确保强、弱增强样本的一致性。持续优化：结合有标签损失和无标签一致性损失更新模型。
机器学习：监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习
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半监督学习综述
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Chapter 7 Semi-supervised Learning 翻译不易，未经允许请勿转载！ Author: Mohamed Farouk Abdel Hady and Friedhelm Schwenker Translator: Howard Wonanut 摘要 传统的监督学习方法需要使用有标签数据建立模型。然而，在现实世界中给训练数据打标签可能需要昂贵的...
监督学习、半监督学习和无监督学习详解：概念、区别与实践
嗨，欢迎来到我的 优快云 博客小天地！一名深耕多年的技术发烧友。在这里，我将把日常工作中积累的宝贵经验，从复杂架构设计的精妙之处，到代码优化的实战技巧，毫无保留地分享给大家。
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TechLead
07-17 1935
本文详细介绍常见的半监督学习算法及其实现，包括图形半监督学习、自训练、一致性正则化和生成对抗网络（GANs），并通过代码实战展示其具体应用。
半监督学习的学习笔记
2401_87126465的博客
12-04 968
半监督学习是一种机器学习的方法，它利用有标签的数据和无标签的数据来训练模型。
谈谈半监督学习算法的应用场景
杨荧的优快云博客
07-13 1092
半监督学习可以应用于跨领域学习，通过利用源领域的未标注数据，帮助模型在目标领域上实现更好的性能
解锁机器学习新姿势：半监督学习深度探秘
远程部署调试 运行安装 项目调试 二次开发 项目技术新 持续迭代 部分源码免费分享
04-07 1044
半监督学习作为机器学习领域中一颗璀璨的明星，以其独特的融合标注数据与未标注数据的学习方式，展现出强大的潜力和价值。从算法原理来看，基于图的算法巧妙地利用数据间的图结构传播标签信息，自训练算法通过迭代扩充标注数据集来提升模型性能，一致性正则化算法借助模型输出的一致性从扰动数据中学习，生成对抗网络则通过生成器与判别器的对抗博弈挖掘未标注数据的分布特征。这些算法各有千秋，在不同的应用场景中发挥着关键作用。在实际应用方面，半监督学习已经在图像分类、文本处理、医疗、金融、推荐系统等多个领域取得了令人瞩目的成果。
半监督学习概述
LitraLIN的博客
10-19 1万+
一、半监督学习 今天在阅读一篇论文时了解了这个之前一直不太清晰的概念。下面是查阅了相关资料后对半监督学习的理解。如有错误，望更正。 半监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的学习凡是，我们都知道，在监督学习中，样本的类比、类别标签都是已知的，学习的目的是找到样本的特征与类别标签之间的联系。一般来讲训练样本的数量越多，训练得到的分类器的分类精度也会越高。但是在很多现实问题当中，一方面是由于人工标记样本的成本很高，导致有标签的数据十分稀少。（如果是让算法工程师亲自去标记数据，会消耗相当大的时间和精力；也有很
《深度半监督学习》综述论文
06-12
深度半监督学习是当前机器学习和人工智能领域中的一个重要研究方向，它旨在通过充分利用大量未标记的数据和少量标记的数据来提升模型的学习效率和泛化能力。在机器学习领域，数据标注是一项耗时、昂贵且有时难以进行...
基于半监督学习的虚假评论检测
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本论文聚焦于通过半监督学习方法来检测虚假评论。 半监督学习是一种结合了有监督学习和无监督学习的机器学习方法，它利用少量的标注数据和大量的未标注数据来进行学习。在虚假评论检测中，由于完全标注数据集非常...
半监督学习pdf讲义超详细
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半监督学习pdf讲义超详细 半监督学习是一种机器学习方法，它结合了监督学习和无监督学习的优点，可以处理带标签和不带标签的数据。半监督学习的主要思想是，利用少量的标签数据和大量的无标签数据来训练模型，使...
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我们将利用Yelp餐厅评论数据集，通过半监督学习的方法来识别并过滤虚假评论。 虚假评论检测是一项旨在辨别网络评论真实性的工作，它有助于保护消费者免受误导信息的影响，并维护商家的正当权益。在Yelp数据集中，...
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NLP学习路线图（二十）：FastText
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FastText是Facebook AI团队提出的创新型词向量模型，它在Word2Vec基础上引入字符n-gram的子词信息，有效解决了传统词向量在形态丰富语言、罕见词和OOV词处理上的痛点。该模型通过将词分解为字符n-gram的组合，利用共享的n-gram向量实现词义的分解与重组，显著提升了词向量表示的泛化能力。FastText具有训练高效、内存占用少等优势，尤其擅长处理社交媒体文本等存在大量新词和拼写错误的场景。
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