基于Co-training的改进算法

最新推荐文章于 2024-06-11 18:41:58 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42059534/article/details/82466890
本文探讨了基于Co-training的算法改进，包括Co-Expectation Maximization Algorithm和Multi-view active learning of Co-testing。Co-EM算法扩展了Co-training的初始化方法，而Co-Testing利用少量标记样本来学习各视图假设模型，并通过检测不同标签的未标记样本来迭代提升性能。此外，还介绍了张丹(2011)提出的多视角迁移学习方法，它结合源域的标记数据构建大范围分类器并确保多个视图间一致性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

•Co- Expectation Maximization Algorithm；Nigam和Ghani（2002）提出通过随机分割的特性，手动地对多个视图进行联合训练，即使没有自然的多个视图，也可以提高性能。他们还提出了一种Co-EM算法，它扩展了Co-training算法的原始引导方法，在迭代批处理模式下同时对所有未标记的样本进行操作。

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协同训练算法之co-training
熙马拉雅的博客
06-19 2万+
在传统的监督学习中,学习器通过对大量有标记的(labeled)训练例进行学习,从而建立模型用于预测未见示例的标记。这里的“标记”(label)是指示例所对应的输出,在分类问题中标记就是示例的类别。随着数据收集和存储技术的飞速发展,收集大量未标记的(unlabeled)示例已相当容易,而获取大量有标记的示例则相对较为困难,因为获得这些标记可能需要耗费大量的人力物力。如果只使用少量的有标记示例,那么利
co-training和tri-training
Octal_H的博客
04-13 3086
Tri-training 半监督学习 之前提到的算法，多数都属于监督学习算法。其特点在于，构建一个包含标记数据的训练集，用来训练算法模型。 然而，获得标记数据是一个费时费力的高成本过程，实际工作中，更有可能的情况是：少量标记数据+大量未标记数据。 未标记数据的处理方式，一般有如下三种： 主动学习 1.根据标记数据生成一个简单的模型A。 2.挑出对改善模型性能帮助最大的样本数据B。 3.通过查询...
深度学习算法中的协同训练（Co-training）
牛肉胡辣汤
09-24 1878
在每一轮训练中，使用一个分类器对另一个视角上的未标记数据进行预测，并选择置信度高的样本进行标记。具体来说，协同训练需要两个或多个视角（views）来观察数据，并使用不同的特征子集和分类器对数据进行学习和分类。然而，深度学习的一个局限性是需要大量的标注数据来进行训练，而标注数据的获取成本往往很高。在未来的研究中，我们可以进一步探索协同训练的机制和应用，以推动深度学习技术的发展和应用。协同训练通过使用多个特征子集和分类器来进行学习和分类，可以从不同的视角观察数据，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。
co-training方法
Katherine-XY的博客
03-13 2951
Co-training是一种半监督机器学习的方法,它的基本思想是:构造两个不同的分类器,利用小规模的标注语料,对大规模的未标注语料进行标注的方法. Co-training方法最大的优点是不用人工干涉,能够从未标注的语料中自动学习到知识。利用两个不同学习器在数据集的/分割的特性集上独立学习,并结合两个学习器的学习结果作出最后学习结论,这样来达到降低错误率的目的 Co-training方法,是有指导和...
协同训练(co-training)
Home to come
02-22 4095
协同训练(co-training)是非常有效的半监督学习方法,但必须将特征集自然分割成两个可以充足构造分类器的子集合,并且要求它们之间在给定的类别下条件相互独立。 Q：那是不是说如果数据有多视角的情况下，co-training比self-training好，而数据只有单一视角的时候，两者差不多呢？ A：co-training就是因为有多视图才叫co-training，如果只有单一视图，就没有co-training。 Q：co-training里面每组数据有两个特征x1和x2指的是什么呢？有点不明白，您可以解
机器学习（二十二）——推荐算法中的常用排序算法, Tri-training
antkillerfarm的专栏
11-20 9800
机器学习（二十二）——推荐算法中的常用排序算法, Tri-training
什么是co-training
weixin_30532369的博客
11-08 621
　　首先先认识下什么是co-training: 　　在计算机视觉中，我们都知道训练一个分类器的时候，我们需要两类样本，分别是正样本和负样本。监督训练又可以成为off-line training,就是提前准备好已经标注过样本，然后对分类器进行训练，最后将训练好的分类器对需要进行分类的东西进行分类。而另一个是online training. 刚开始的时候我们用一些标注过的样本对分类器进行初...
MATLAB实现的co-training算法及多重特征数据集应用
co-training算法是一种基于半监督学习的框架，它利用数据集的多个视角（视图）来进行学习。在机器学习中，一个"视角"可以理解为从不同维度对数据进行观察的方式。例如，对于图像数据，不同的视角可以是不同颜色通道...
基于机器学习的Co-training流量分析系统设计与实现.pdf
09-24
然后，运用Co-training策略训练两个分类器，这两个分类器在相互独立的特征空间中学习，通过比较学习结果的一致性来迭代改进模型，直至达到最佳性能。数据标准化是关键步骤，包括将非数值数据转换为数值，数据的归一...
DHC: Dual-debiased Heterogeneous Co-training Framework for Class-imbalanced Semi-supervised 阅读
最新发布
weixin_51657614的博客
06-11 797
code:xmed-lab/DHC: MICCAI 2023: DHC: Dual-debiased Heterogeneous Co-training Framework for Class-imbalanced Semi-supervised Medical Image Segmentation (github.com)paper:2307.11960 (arxiv.org)摘要。三维医学图像的体积标记是专业要求和耗时的;因此，半监督学习(SSL)非常适合使用有限的标记数据进行训练。不平衡的类分布是一个
基于co-training的手写数字识别Multiple+Features数据集
06-19
基于co-training的手写数字识别Multiple+Features数据集
半监督学习算法中的协同训练（Co-training）
牛肉胡辣汤
08-30 2587
​函数将数据集划分为视图1和视图2，并使用SVM分类器训练这两个视图的模型。然后，我们通过互相交叉预测的方式将高置信度预测样本添加到标记数据集中，并重复执行这个过程多次。最后，我们将视图1和视图2合并为完整的训练集，并在该训练集上训练最终的分类器。需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际的协同训练算法可能需要更复杂的处理和调整。此外，根据具体问题的需求，可能需要调整参数和选择不同的分类器来获得更好的性能。它的核心思想是利用不同特征的互补性，通过交叉训练来提高分类器的性能。​函数，它接受特征矩阵​。
半监督学习 - 联合训练（Co-Training）
galoiszhou的博客
01-14 2434
（Co-Training）是一种方法，它。这种方法通常用于解决当训练数据中的情况。
用谷歌co深度学习_涨点明显！港中文等提出SplitNet：通过切分网络和结合Co-Training提升CNN性能...
weixin_39553805的博客
12-05 346
本文除了讨论了众所周知的深度/宽度/分辨率之外，还提出网络的"数目"应该是有效模型缩放的新维度。也因此提出了SplitNet；据作者称，这是首次提出此类讨论的工作，可引入现有CNN网络中（如EfficientNet、SE-ResNet等），涨点明显！本文转载自：AI人工智能初学者作者单位：港中文, AIRS, 浙江大学论文：https://arxiv.org/abs/2011.14660项目源代码...
[总结] 半监督学习方法: 协同训练&类协同训练(Co-training)
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Co-Training: 是一种流行的 SSL 范式, 其中两个分类器在两个充分且独立的视图上迭代训练. 分别使用两个视图训练两个分类器, 然后在每次迭代中, 每个分类器标记并选择一些未标记的示例来增加另一个分类器的训练集. 尽管多视图协同训练适用于某些领域, 但它的多视图要求在许多实际应用中是不切实际的.
Co-training&主动学习
xiaoshengforever的专栏
04-12 3024
Co-training是目前很流行的一种半指导机器学习的方法,它的基本思想是:构造两个不同的分类器,利用小规模的标注语料,对大规模的未标注语料进行标注的方法.Co-training方法最大的优点是不用人工干涉,能够从未标注的语料中自动学习到知识。Co-training方法,是有指导和无指导机器学习两者的一个折中办法,它的原则是:在不牺牲性能的前提下,尽量多的使用未带标数据，它从一个小规模的带标的语
Co-training 初探快切入
Crystal_Zero的博客
11-22 9644
先做个总结 co-training方法是一类半监督方法，是一个框架，核心就是利用少量已标记样本，通过两个（或多个）模型去学习，对未标记样本进行标记，挑选most confidently的样本加入已标记样本阵营。 目前主要存在两种方法：single-view 和 multi-view。最开始提出的是multi-view，就是对特征进行拆分，使用相同的模型，来保证模型间的
半监督之Self-Training & Co-Training
jzwei023的博客
03-21 631
Self-training 利用已标注样本L，对未标注数据U进行标注 用所有已标注样本L进行模型训练，得到模型F 利用F对未标注数据进行预测，将置信度高的数据放入到L集合中 重复1和2，直到所有数据被标注或者无置信度高的新标注数据 Co-training 利用已标注样本L，对未标注数据U进行标注 数据分成2个view（比如根据2个特征维度划分），分别为L1和L2 进行模型训练，使用L1得到模型F1，使用L2得到模型F2 利用F1和F2分别对未标注数据U进行预测，把F1预测置信度高的数据.
半监督学习 co-training协同训练 tri-training active-learning主动学习
心之所向
04-06 7554
半监督学习有种思想：如下图，如果一个未标记样本所在空间附近只有一个正样本和一个负样本，不好判断到底该样本是正是负。但如果该样本周围存在一堆正负样本，那么我们可以根据它所处位置的远近来判断其属于置信度更大的类别。 co-training： 协同训练（co-training）算法是多视图（multi-view）学习的代表。首先解释下视图含义：以电影为例，它拥有多个属性集：图像、声音、字幕等。每个属性
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