论文阅读： DIVIDEMIX: LEARNING WITH NOISY LABELS AS SEMI SUPERVISED LEARNING 作者说明 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC . BY SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 原文链接：凤 尘 https: www.cnblogs.com phoenixash p .html 基本信息 .标题：DIVIDEMIX: L ...
2021-10-05 17:06 0 113 推荐指数：
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 ...
一些参考资料: [1] 李宏毅机器学习教学视频 semi-supervise [2] 李宏毅视频的文字稿 (上面两个资料的讲解顺序是：semi-supervised generative model --> low density assumption --> ...
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 ...
Virtual Adversarial Training: a Regularization Method for Supervised and Semi-supervised Learning 简介 本文是17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 ...
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 ...
根据模型的训练策略划分： 直推式学习（Transductive Semi-supervised Learning） 无标记数据就是最终要用来测试的数据，学习的目的就是在这些数据上取得最佳泛化能力。 归纳式学习（Inductive ...
论文笔记：Adaptive Consistency Regularization for Semi-Supervised Transfer Learning Paper: Adaptive Consistency Regularization for Semi-Supervised ...
这篇文章的主要贡献点在于： 1.实验证明仅仅利用图像整体的弱标签很难训练出很好的分割模型； 2.可以利用bounding box来进行训练，并且得到了较好的结果，这样可以代替用pixel-leve ...
