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RSS订阅原创 半监督语义分割笔记（3）-损失函数：Cross Entropy、Mumford shah
在前文中，我们了解到了半监督语义分割的三种算法和数据增强方法，其中对于每种算法，都需要计算Loss，因此此处对一些损失函数进行原理上的理解，以便更加深入地了解算法。
2025-02-20 20:10:39
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原创 推荐系统排序笔记1：GBDT、XGBoost
XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一个高效的机器学习算法，常用于分类和回归任务。XGBoost 对 GBDT 进行了一系列优化，比如损失函数进行了二阶泰勒展开、目标函数加入正则项、支持并行和默认缺失值处理等，在可扩展性和训练速度上有了巨大的提升。
2025-02-18 13:51:17
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原创 半监督语义分割笔记（2）-self-training和consistency learning方法
半监督分割的工作总结为两种：self-training和consistency learning。
2023-06-10 20:28:22
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原创 半监督语义分割笔记（1）-数据增强方法Mixup、Cutout、CutMix、ClassMix
本文为笔者在半监督语义分割方面的数据增强方法笔记，若有错误，欢迎批评指正。
2023-06-08 11:46:27
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原创 半监督方法-前记：Π模型，Temporal Ensembling，Mean-Teacher
注：B站视频在Mean-teacher这部分的讲解有小错误，本笔记已修改。此笔记用于理解原理。
2023-06-07 22:06:02
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空空如也
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