半监督学习：MixMatch

最新推荐文章于 2025-12-04 03:31:49 发布
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#学习 #深度学习 #机器学习 #计算机视觉 #神经网络

MixMatch是一种半监督学习算法，利用Mixup数据增强技术和温度参数T对无标签数据进行处理，生成猜测标签。它在有标签和无标签数据上执行多次增强和Mixup操作，然后结合交叉熵和L2损失函数来训练模型。

算法的整个流程还是比较清晰简单的，主要使用了Mixup这一数据增强，混合了标签数据和无标签数据。
流程步骤如下：
一、记batch size为B，标签样本为X，无标签样本为U，temperature为T，无标签样本数据增强的次数为K，在实验中，K设为2，这里的数据增强就是指普通的数据增强而不是mixup。

二、
对一个batch中的X进行一次数据增强，得到在这里插入图片描述
对一个batch中的U进行K次数据增强，得到在这里插入图片描述

三、对所有增强的无标签数据进行预测，并对它们的预测求平均，再通过temperature进行sharpen，得到猜测标签在这里插入图片描述
。
在这里插入图片描述
四、
得到增强的有标签数据和它们对应的标签；
得到增强的无标签数据和它们对应的猜测标签。
在这里插入图片描述
五、将有标签数据和无标签数据cat

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MixMatch：半监督学习
u012420553的博客
09-02 3997
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半监督学习之MixMatch
kobayashi_的博客
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半监督之mixmatch
qq_34845880的博客
03-31 2990
自洽正则化：以前遇到标记数据太少，监督学习泛化能力差的时候，人们一般进行训练数据增广，比如对图像做随机平移，缩放，旋转，扭曲，剪切，改变亮度，饱和度，加噪声等。数据增广能产生无数的修改过的新图像，扩大训练数据集。自洽正则化的思路是，对未标记数据进行数据增广，产生的新数据输入分类器，预测结果应保持自洽。即同一个数据增广产生的样本，模型预测结果应保持一致。此规则被加入到损失函数中，有如下形式， 其中 x 是未标记数据，Augment(x) 表示对x做随机增广产生的新数据， θ是模型参数，y 是模型预测结.
谷歌提出新型半监督方法 MixMatch
u013328485的专栏
06-03 1453
事实证明，半监督学习可以很好地利用无标注数据，从而减轻对大型标注数据集的依赖。而谷歌的一项研究将当前主流的半监督学习方法统一起来，得到了一种新算法 MixMatch。该算法可以为数据增强得到的无标注样本估计（guess）低熵标签，并利用 MixUp 来混合标注和无标注数据。实验表明，MixMatch 在许多数据集和标注数据上获得了 STOA 结果，展现出巨大优势。例如，在具有 250...
半监督学习 MixMatch：A Holistic Approach to Semi-Supervised Learning（核心代码）
poppy
06-07 1905
半监督学习 MixMatch：A Holistic Approach to Semi-Supervised Learning（核心代码）
弱监督学习--半监督学习(4)：MixMatch: A Holistic Approach to Semi-Supervised Learning
qq_44015059的博客
05-25 2616
前言 2019 年，Google 的研究团队提出了半监督学习技术MixMatch。MixMatch 可以认为是近几年半监督学习技术的集大成者，融入了Consistency Regulation、伪标签思想、entropy regularization 以及 MixUp 技术，最终实现了显著优于之前半监督学习技术的效果。 目前半监督学习的几种方法：一个是熵最小化，也就是说，尽可能让模型对无标签样本的预测置信度高；另外一个是，连续性，当样本出现扰动的时候，模型的输出还是非常的 robust；还有一个是泛化能力，
Google半监督发展：MixMatch、UDA、ReMixMatch、FixMatch
weixin_39901859的博客
07-14 2730
文章目录Google总结的三个SSL常用组成部分Consistency RegularizationData augmentationEntropy MinimizationStandard Regularization整体方法一览Reference Google总结的三个SSL常用组成部分 Consistency Regularization 基于假设：模型输出对于输入注入一些噪声后鲁棒。注入噪声可以通过模型本身的随机性（如 dropout）或者直接加入噪声（如 Gaussian noise），也可以通过
半监督学习之MixMatch（代码解读 ablation）
sinat_41942180的博客
03-13 1951
接下来将按照顺序讲解每一个文件的作用。
MixMatch-pytorch:“ MixMatch-半监督学习的整体方法”的代码
04-29
混合搭配 这是MixMatch的非官方PyTorch实现。 Tensorflow的官方实现在。 现在只有在CIFAR-10上的实验可用。 该存储库认真执行了官方实施的重要细节，以重现结果。 要求 Python 3.6+ PyTorch 1.0 torchvision 0.2.2（旧版本与此代码不兼容） 张量板 进步 matplotlib 麻木 用法 火车 通过CIFAR-10数据集的250个标记数据训练模型： python train.py --gpu <gpu> --n-labeled 250 --out cifar10@250 通过CIFAR-10数据集的4000个标记数据训练模型： python train.py --gpu <gpu> --n-labeled 4000 --out cifar10@4000 监控培训进度 tensorboard.sh --
MixUp:半监督笔记
Zhangsan0219的博客
11-10 1584
Introduction: 现有的深度学习模型一般都有两个共性：1) 这些模型在训练过程中都是最小化其在训练集样本上的平均损失，也即是经验风险最小化(empirical risk minimization, ERM)；2) 这些深度模型的参数量都与训练样本量成线性关系(一般是训练集样本数量的100-200倍)。 既往研究表明，只要模型大小（使用VC复杂度表示）不随着训练集样本数量的增加而增加，那么ERM就一定能够收敛。于是我们在使用ERM训练深度模型的时候就可能会有以下两个问题：1) 即使训练过程中使.
半监督学习
dfd4578575的博客
10-14 1345
一、MixMatch半监督算法 伪代码： 1.使用一个minibatch有标签的数据x1做一次增广输入模型得到预测标签； 2.使用一个minibatch无标签的数据x2做k次增广输入模型得到k个minibatch无标签数据的平均分类概率，应用温度Sharpen 算法，得到猜测标签； 3.将有标签数据x1与无标签数据x2组成新的数据集w； 4.再将x1与w通过mixup得到新的一个minibatc...
ComponentKit测试策略：如何保证组件质量和稳定性
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gitblog_00102的博客
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ComponentKit是Facebook开发的React风格iOS视图框架，其强大的测试策略确保了组件质量和稳定性。通过多层次测试体系，开发者可以构建可靠、高性能的移动应用界面。📱 ## 🔍 ComponentKit测试体系概览 ComponentKit采用全面的测试策略，包括单元测试、快照测试、性能测试和集成测试。这些测试分布在多个测试目录中，如ComponentKitTests、CK
《MixMatch: A Holistic Approach to Semi-Supervised Learning》论文阅读报告
m0_62042674的博客
05-18 1359
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。
MixMatch、UDA、ReMixMatch、FixMatch
碧落的博客
12-16 1584
本文转自：【半监督学习】MixMatch、UDA、ReMixMatch、FixMatch 半监督学习（Semi-Supervised Learning，SSL）的 SOTA 一次次被 Google 刷新，从 MixMatch 开始，到同期的 UDA、ReMixMatch，再到 2020 年的 FixMatch。 目录 Consistency Regularization Entropy Minimization 结合 Consistency Regularization 和 Entropy Min
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
机器学习：MixMatch 论文解读
Matrix-11
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...
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12-01 2693
【全文翻译】MixMatch: A Holistic Approach to Semi-Supervised Learning 摘要 半监督学习已被证明是利用未标记数据来减轻对大型标记数据集的依赖的强大范例。在这项工作中，我们统一了当前的半监督学习主导方法，以产生一种新算法MixMatch，该算法猜测数据增强的未标记示例的低熵标记，并使用MixUp混合标记和未标记的数据。MixMatch可在许多数据集和标记的数据量上大幅度获取最新的结果。 例如，在具有250个标签的CIFAR-10上，我们将错误率降低4倍（
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