24、复杂稀缺数据集的训练策略与生成模型应用

复杂稀缺数据集的训练策略与生成模型应用

在机器学习的实际应用中，我们常常会面临复杂和稀缺数据集的挑战。这些挑战可能包括目标数据缺失、标注不足等问题。为了应对这些挑战，研究者们提出了一系列有效的方法，下面我们将详细介绍这些方法。

1. 特定操作的梯度处理与领域适应方法

在TensorFlow 2中，操作特定操作的梯度相对简单。可以通过应用 @tf.custom_gradient 装饰器并提供自定义梯度操作来实现。例如，对于领域对抗神经网络（DANN），可以在特征提取器之后和领域分类层之前调用以下操作，以在反向传播时反转该点的梯度：

import tensorflow as tf

# 这个装饰器指定该方法有自定义梯度。除了正常输出外，该方法还应返回计算其梯度的函数
@tf.custom_gradient
def reverse_gradient(x):  # 翻转梯度的符号
    y = tf.identity(x)  # 张量本身的值不变
    return y, lambda dy: tf.math.negative(dy)  # 输出 + 梯度方法

自DANN提出以来，还出现了许多其他领域适应方法，如ADDA和CyCaDa，它们都采用了类似的对抗方案。

2. 自动标注方法

在某些情况下，目标图像的标注虽然可用，但密度未达预期。例如，目标任务是像素级语义分割，而标注只有图像级别的类别标签。针对这种情况，提出了自动标注方法。具体操作步骤如下：
1. 以稀疏标签为指导，使用在源数据上训练的模型预测