Virtual Adversarial Training: a Regularization Method for Supervised and Semi supervised Learning 简介 本文是 年半监督学习的一篇文章，受对抗训练的启发，将对抗训练的范式用于提升半监督学习，并且取得了非常好的效果。不同于最近一直比较火的对比学习，这些稍微 传统 一点的方法我觉得还是有一定研究价值的，对 ...
2020-10-26 02:31 0 468 推荐指数：
Good Semi-supervised Learning That Requires a Bad GAN 恢复博客更新，最近没那么忙了，记录一下学习。 Intro 本文是一篇稍微偏理论的半监督学习的文章，通过证明一个能够生成非目标分布的、低样本密度的样本的生成器，对半监督学习的效果有很大 ...
Semi-Supervised Learning with Generative Adversarial Networks 引言：本文将产生式对抗网络（GAN）拓展到半监督学习，通过强制判别器来输出类别标签。我们在一个数据集上训练一个产生式模型 G 以及 一个判别器 D，输入 ...
通过对抗训练实现半监督的异常检测 Abstract 异常检测在计算机视觉中是一个经典的问题，即从异常中确定正常，但是由于其他 ...
论文笔记：Adaptive Consistency Regularization for Semi-Supervised Transfer Learning Paper: Adaptive Consistency Regularization for Semi-Supervised ...
模型搞到这时候，就是要以不断提升泛化力和鲁棒性，当今两个主流的方法是（1）知识蒸馏；（2）对抗学习 本节主要说对抗训练，它是一种能够有效提高模型鲁棒性和泛化能力的训练手段，基本原理：在 ...
Laine, Samuli, and Timo Aila. "Temporal Ensembling for Semi-Supervised Learning." arXiv preprint arXiv:1610.02242 (2016). 这篇论文投在ICLR 2017上：https ...
摘要：在本文中，我们提出了一种新的基于交叉一致性的语义分割半监督方法。 一致性训练已被证明是一种强大的半监督学习框架，用于在集群假设下利用未标记的数据，其中决策边界应位于低密度区域。 在这项工作中，我 ...
2019 CVPR的文章，使用时序卷积和半监督训练的3D人体姿态估计 论文链接：https://arxiv.org/abs/1811.11742 github：https://github.com/facebookresearch/VideoPose3D 已经有前辈对这篇文章做过理解 ...
