弱監督學習總結(1) https://blog.csdn.net/helloworld_Fly/article/details/79719082 前言: 目前深度學習可謂是資本寵兒,各路大牛 ...
. 弱監督視覺理解 . 弱監督學習簡介 不完全監督:只有一部分訓練數據具備標簽 不確切監督:訓練數據只具備粗粒度標簽 不准確監督:給出的標簽並不總是真值 標簽有噪聲 弱監督的含義:弱監督給出的標簽會在某種程度上弱於我們面臨的任務所要求的輸出。 研究背景: 數據集很重要:現階段CV領域的大多數問題還是依賴於特定的數據集進行訓練和測試評估的 標注成本很大:高質量額圖像標注為我們進行圖像理解提供了方便 ...
2019-05-18 11:08 0 875 推薦指數:
弱監督學習總結(1) https://blog.csdn.net/helloworld_Fly/article/details/79719082 前言: 目前深度學習可謂是資本寵兒,各路大牛 ...
程明明(南開大學):面向開放環境的自適應視覺感知 (圖片來自valse2019程明明老師ppt) 面向識別與理解的神經網絡共性技術 深度神經網絡通用架構 —— VggNet(ICLR’15)、ResNet(CVPR‘16)、DenseNet(CVPR’17 ...
弱監督學習綜述(Weak Supervision 2019) 近年來,機器學習(ML)的現實影響已經突飛猛進。在很大程度上,這是由於深度學習模型的出現,這使得從業者 ...
半監督學習總結 一、總結 一句話總結: 在【有標簽數據+無標簽數據】混合成的訓練數據中使用的機器學習算法吧。一般假設,【無標簽數據比有標簽數據多】,甚至多得多。 其實,半監督學習的方法大都【建立在對數據的某種假設上】,只有滿足這些假設,半監督算法才能有性能的保證,這也是限制了半監督學習應用 ...
原址:http://www.cnblogs.com/ariel-dreamland/p/8566348.html A brief introduction to weakly supervised learning(簡要介紹弱監督學習) by 南大周志華 摘要 監督學習技術 ...
概念 有監督學習:訓練數據既有特征(feature)又有標簽(label),通過訓練,讓機器可以自己找到特征和標簽之間的聯系,在面對只有特征沒有標簽的數據時,可以判斷出標簽。 無監督學習(unsupervised learning):訓練樣本的標記信息未知,目標是通過對無標記訓練樣本的學習 ...
最近的一段時間一直在學習半監督學習算法,目前,國內的南京大學周志華老師是這方面的泰斗,寫了很多這方面牛的文章,可以參考一下他的主頁:http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/。在國內的學術界周老師一直是我比較欽佩的人之一。下面貼出來的文章出自周老師之手,通俗易懂 ...
概述 監督學習指的是訓練樣本包含標記信息的學習任務,例如:常見的分類與回歸算法; 無監督學習則是訓練樣本不包含標記信息的學習任務,例如:聚類算法。 在實際生活中,常常會出現一部分樣本有標記和較多樣本無標記的情形,例如:做網頁推薦時需要讓用戶標記出感興趣的網頁,但是少有用戶願意花時間來提供標記 ...