UDA机器学习基础—评估指标

最新推荐文章于 2025-09-24 02:24:58 发布
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本文详细介绍了机器学习评估中常用的混淆矩阵及其衍生指标如精确率、召回率和F1分数的概念和计算方法。通过实例帮助读者更好地理解这些概念，并学会如何在实际应用中使用这些指标来评估模型性能。

 

这里举例说明 混淆矩阵  精确率 召回率  F1

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《超实用！AI应用架构师对比学习实践的基础指南》
AI天才研究院
08-15 688
什么是对比学习？简而言之，对比学习是一种自监督学习方法。通过学习将相似的样本（正样本对）在特征空间中拉近，将不相似的样本（负样本对）在特征空间中推远，从而学习到数据的有效表征。它不需要人工标注的类别信息，而是利用数据本身的结构或通过数据增强生成的“伪标签”来进行学习。对比学习为何如此重要？数据效率的革命：在数据就是燃料的AI时代，对比学习极大地降低了对昂贵标注数据的依赖，能够充分利用易于获取的无标签数据，这对于数据稀缺或标注成本极高的领域（如医疗影像、工业质检）尤为关键。通用表征的基石。
增量学习入门：概念、代码示例与应用场景
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
04-16 721
在当今快速变化的数据环境中，传统的机器学习模型往往需要重新训练以适应新的数据。然而，这种方法不仅耗时耗力，还可能导致模型性能的不稳定。增量学习（Incremental Learning）作为一种新兴的学习范式，能够在新数据到来时动态更新模型，而无需重新训练整个模型。本文将详细介绍增量学习的基本概念、代码示例、应用场景以及需要注意的事项。增量学习作为一种高效的机器学习方法，能够在新数据到来时动态更新模型，具有广泛的应用前景。通过本文的介绍，相信你对增量学习有了初步的了解。
UDA机器学习基础—交叉验证
weixin_34244102的博客
03-06 647
交叉验证的目的是为了有在训练集中有更多的数据点，以获得最佳的学习效果，同时也希望有跟多的测试集数据来获得最佳验证。交叉验证的要点是将训练数据平分到k个容器中，在k折交叉验证中，将运行k次单独的试验，每一次试验中，你将挑选k个训练集中的一个作为验证集，剩下k-1个作为训练集，训练你的模型，用测试集测试你的模型。这样运行k次，有十个不同的测试集，将十个测试集的表现平均，就是将这k次试验结果取平均...
使用Unsupervised Data Augmentation（UDA）进行半监督学习
gitblog_00778的博客
08-18 409
使用Unsupervised Data Augmentation（UDA）进行半监督学习 项目介绍 Unsupervised Data Augmentation（UDA）是由伊尔杜恩特（@ildoonet）提出的半监督学习方法，该方法在无需额外标签的情况下，通过一致性训练提升模型性能。它利用数据增强技术，对无标签数据应用变换，促使模型在不同的增强版本上做出一致预测，进而利用未标记数据来增强学习过程...
推荐文章：探索无监督数据增强的奇妙之旅 —— UDA项目解析与应用展望
gitblog_00037的博客
06-13 692
推荐文章：探索无监督数据增强的奇妙之旅 —— UDA项目解析与应用展望 项目介绍 在深度学习领域，数据的质量和数量往往决定着模型的表现。UDA（Unsupervised Data Augmentation）, 是一个基于PyTorch实现的开源项目，灵感源自于Unsupervised Data Augmentation这篇论文。它旨在无需标签的情况下提升模型的学习效率和性能，通过智能的数据增强策...
无监督域适应 （UDA）（1）
05-09 6208
经典机器学习假设训练集和测试集来自相同的分布。然而，这个假设在现实世界的应用程序中可能并不总是成立，例如，数据来源不同。这种情况下，域分布之间会存在差异，直接将训练好的模型应用于新数据集可能会导致性能下降。本贴主要讨论（有标签的源域、无标签的目标域）。
论文解读《Unsupervised Multi-Target Domain Adaptation for Acoustic Scene Classification》
qq_46031969的博客
03-17 1161
众所周知，训练(源)和测试(目标)数据分布之间的不匹配将显著降低声场景分类(ASC)系统的性能。为了解决这一问题，域适应(domain adaptation， DA)是一种解决方案，许多无监督的域适应方法被提出。这些方法侧重于单源域到单目标域的场景。然而，我们将面临测试数据来自多个目标域的问题。这个问题可以通过为每个目标域生成一个模型来解决，但是这个解决方案成本太高。本文提出了一种新的无监督多目标域适应(MTDA)方法，该方法可以同时适应多个目标域，并利用了多个域之间的潜在关系。
深度学习基础
cassiel5280的博客
11-10 721
目标：了解并掌握常用的深度学习框架和工具，学会使用TensorFlow、Keras或PyTorch搭建和训练基础神经网络。深度学习框架选择TensorFlow：由Google开发，支持大规模分布式训练和生产环境应用。Keras：高级深度学习API，易于上手，内置于TensorFlow中。PyTorch：由Facebook开发，动态计算图设计更灵活，适合研究与实验。MXNet：Amazon支持的框架，适合大规模分布式训练和云端部署。安装与环境配置。
机器学习中的数据处理与模型资源管理
### 机器学习中的数据处理与模型资源管理 #### 1. 弱监督与数据增强 弱监督是在监督学习环境中利用嘈杂、有限或不准确的标签源，并测试标签准确性的方法。Snorkel 是一个简洁且用户友好的系统，可用于管理这些操作...
避坑手册：AI架构师自监督学习的10个常见误解
最新发布
大模型应用工坊
09-24 312
本文将以**“误解-案例-修正”**的结构，拆解AI架构师在自监督学习中最常犯的10个错误。每个误解都会结合真实项目案例，告诉你“错在哪里”“为什么错”，以及“正确的做法是什么”。自监督学习不是“不用标数据的魔法”，而是**“用数据自身生成标签的工程技术”**。数据质量（而非数量）；预训练任务与下游任务的对齐；超参数的合理调整；计算成本与效果的平衡。自监督学习的核心不是“省标签”，而是“用无标注数据提升监督模型的效果”。它是工具，不是目标——你的目标永远是“用最低成本解决下游任务”。
Python-无监督数据增强UDA的TensorFlow代码
08-09
无监督数据增强（UDA）的TensorFlow代码
uda：无监督数据增强（UDA）
02-03
无监督数据增强 总览 无监督数据增强或UDA是一种半监督学习方法，可在各种语言和视觉任务上实现最新的结果。 仅用20个标记的示例，UDA优于以前在25,000个标记的示例上训练的IMDb的最新技术。 模型 带标签的示例数 错误率 混合增值税（以前的SOTA） 25,000 4.32 伯特 25,000 4.51 UDA 20 4.20 使用CIFAR-10（带有4,000个标记的示例）和SVHN（带有1,000个带标记的示例），可将最新方法的错误率降低30％以上： 模型 CIFAR-10 SVHN ICT（以前的SOTA） 7.66±.17 3.53±.07 UDA 4.31±.08 2.28±.10 有了10％的标签数据，它就对ImageNet进行了重大改进。 模型 top-1精度 前5位准确性 ResNet-50 55.09 77.26 UDA 68.78 88.80 这个怎么运作 UDA是一种半监督学习的方法，它减少了对带有标记的示例的需求，并更好地利用了没有标记的示例。 我们发布的内容 我们发布以下内容： 基于BERT的文本分
无监督域适应 （UDA）（2）
05-11 1602
对于上图1来说，传统的对抗学习的方法只考虑了目标域的特征去迎合源域的特征的分布，但在决策边界周围会有。
无监督领域自适应简单介绍
百年孤独百年的博客
05-30 8727
Unsupervised Domain Adaptation（UDA）无监督领域自适应是指在目标领域没有标注数据的情况下，将模型从源领域迁移到目标领域的一种方法。在实际应用中，由于目标领域的数据往往很难获得标注，因此UDA成为解决领域迁移问题的重要方法之一。本教程将介绍UDA的基本概念、常用方法以及实现过程。
深度学习计算机视觉中，什么是无监督域自适应算法？
985小菜鸡
05-19 1718
无监督域自适应（Unsupervised Domain Adaptation, UDA）算法是深度学习和计算机视觉中用于解决域间分布差异问题的一类方法。在实际应用中，训练数据（源域）和测试数据（目标域）可能来自不同的分布，这种差异会导致模型在目标域上表现不佳。无监督域自适应算法旨在减少这种分布差异，使得模型在目标域上能够更好地泛化。
UDA（Unsupervised Data Augmentation）-半监督学习与数据增强
zephyr_wang的博客
03-21 1万+
1 简介 当标注好的数据很少时，半监督学习在深度学习模型中有非常好的表现。目前常用的方法是一致性训练，基于大量的非标注数据进行训练来使模型可以应对各种输入噪声（或者隐状态的噪声）。 有些方法是来设计各种噪声注入模型进行训练，如附加高斯噪声、dropout、对抗噪声。 而UDA（Unsupervised Data Augmentation）是强调这些优秀数据增强方法的使用。不过从名字就可以看出来，UDA是对非标注数据进行数据增强，以前的方法一般是对标注数据增强。 本文依据2020年《Unsupervised
无监督域适应 （UDA）（3）
05-12 1260
本帖介绍基于 bi-classifier adversarial learning 的改进。
一文看遍半监督学习模型（Semi-Supervised Learning）
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qq_43456016的博客
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一个模型对于同一个未标记图像，在图像添加额外噪声前后的预测值应该保持一致。添加噪声的方法，如图像增强（空间维度增强、像素维度增强）。同样，Dropout可在模型结构中引入噪声。
有关UDE(Unsupervised Domain Expansion)以及UDA，DG的思考与调研
一只星期八
05-23 2704
一.DE的与其他相近概念的区别 在相同任务的前提下，域扩张与其他几个相似概念的区别： 概念 解释 阶段 训练 测试 域泛化(Domain Generalization) 域泛化的目标是从一个或多个不同但相关的域学习一个模型，该模型能很好地在未见过的域泛化 域适应(Domain Adaptation) 利用源域数据标签与目标域数据训练一个模型，使得模型在目标域表现的性能更好 域扩张(Domain Expansion) 利用源域数据标签与目标域数据训练一个模型，使得模型在源域
飞利浦UDA1341TS音频芯片技术解析
"UDA1341TS飞利浦音频芯片中文资料，涉及该芯片的系统时钟、针脚兼容性、模拟前端和可编程增益放大器等关键功能的描述。" uda1341ts是飞利浦公司的一款高性能音频处理芯片，主要应用于音频系统的数字信号处理。该...
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