虛擬對抗訓練VAT(Virtual Adversarial Training):一種新穎的半監督學習正則化方法
2014年5月GAN誕生了，這篇文章中並沒有出現Adversarial Trainin這個詞，而對抗訓練（Adversarial Training） 是在2014年10月被提出。雖然Adversarial Training是在GAN之后被提出，但是這兩篇文章都是由Goodfellow創作 ...
原文：虛擬對抗訓練（VAT）：一種用於監督學習和半監督學習的正則化方法
正則化 虛擬對抗訓練是一種正則化方法，正則化在深度學習中是防止過擬合的一種方法。通常訓練樣本是有限的，而對於深度學習來說，搭設的深度網絡是可以最大限度地擬合訓練樣本的分布的，從而導致模型與訓練樣本分布過分接近，還把訓練樣本中的一些噪聲也擬合進去了，甚至於最極端的，訓練出來的模型只能判斷訓練樣本，而測試樣本變成了隨機判斷。所以為了讓模型泛化地更好，正則化是很有必要的。 最常見的正則化是直接對模型的參 ...
2019-12-25 15:59 0 1894 推薦指數：
相關推薦
半監督學習
監督式學習：全部使用含有標簽的數據來訓練分類器。 無監督式學習：具有數據集但無標簽（即聚類）。 半監督學習：使用大量含有標簽的數據和少量不含標簽的數據進行訓練分類或者聚類。 半監督學習：純半監督學習和直推式學習 純半監督學習和直推式學習的區別： 半監督學習在學習使並不知道最終 ...
自監督學習
轉自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/108906502 1. 什么是自監督學習？ 自監督學習主要是利用輔助任務（pretext）從大規模的無監督數據中挖掘自身的監督信息，通過這種構造的監督信息對網絡進行訓練，從而可以學習到對下游任務有價值的表征。 2.如何評測 ...
監督學習
1 監督學習 利用一組帶標簽的數據, 學習從輸入到輸出的映射, 然后將這種映射關系應用到未知數據, 達到分類或者回歸的目的 (1) 分類: 當輸出是離散的, 學習任務為分類任務 輸入: 一組有標簽的訓練數據(也叫觀察和評估), 標簽表明了這些數據(觀察)的所屬類別 ...
半監督學習
。受益匪淺。。 1. 引言 在傳統的監督學習中,學習器通過對大量有標記的(labeled)訓練 ...
半監督學習
。若直接丟棄掉無標記樣本集，使用傳統的監督學習方法，常常會由於訓練樣本的不充足，使得其刻畫總體分布的能 ...
監督學習
監督機器學習問題主要有兩種，分別叫作分類（classification）與回歸（regression）。 分類問題的目標是預測類別標簽（class label），這些標簽來自預定義的可選列表。在二分類問題中，我們通常將其中一個類別稱為正類（positive class），另一個類別稱為反 類 ...
半監督學習
一、半監督學習 1-1、什么是半監督學習 讓學習器不依賴外界交互、自動地利用未標記樣本來提升學習性能，就是半監督學習（semi-supervised learning）。 要利用未標記樣本，必然要做一些將未標記樣本所揭示的數據分布信息與類別標記相聯系的假設。假設的本質是“相似的樣本擁有相似 ...