論文:Deep Knowledge Tracing Addressing Two Problems in Deep Knowledge Tracing via Prediction-Consistent Regularization How Deep ...
卷積神經網絡 CNNs 與最早的AlexNet相比,已經變得更加深入和復雜。然而,目前流行的訓練方案遵循了以前的方法,即只在網絡的最后一層增加監督,並將錯誤信息層層傳播。本文提出了一種新的深度監督知識協同 DKS 方法,目的是在不增加推理計算量的情況下,訓練具有改進的圖像分類任務泛化能力的CNN。受深度監督學習方案的啟發,我們首先在某些中間網絡層上附加輔助監督分支。當適當地使用輔助監督可以在一定程 ...
2020-03-05 10:43 0 816 推薦指數:
論文:Deep Knowledge Tracing Addressing Two Problems in Deep Knowledge Tracing via Prediction-Consistent Regularization How Deep ...
論文原文地址:https://arxiv.org/pdf/1708.01241 DSOD:從零開始深度有監督學習目標檢測器 Abstract摘要: 我們提出了深入的監督對象檢測器(DSOD),一個框架,可以從零開始學目標探測器。藝術對象的對象的狀態在很大程度上依賴於下架網絡預 ...
論文地址:https://arxiv.org/pdf/1611.04849v4.pdf 當前方法的問題 整體嵌套邊緣檢測模型(HED)明確地處理了尺度空間問題,在邊緣檢測方面比一般FCN模型有了很大的改進。然而,在HED模型中,具有深度監控的跳層結構並不能顯著提高顯著性檢測的性能 ...
知識蒸餾(Knowledge Distillation) 2018年06月04日 16:55:38 Law-Yao 閱讀數 22009更多 分類專欄: 深度學習 模型壓縮 優化加速 ...
文章首發:xmoon.info 半監督學習 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。一般假設,無標簽數據比有標簽數據多,甚至多得多。 要求: 無標簽數據一般是有標簽數據中的某一個類別的(不要不屬於的,也不要屬於多個類別的); 有標簽 ...
原:http://www.cnblogs.com/DjangoBlog/p/6476332.html 綜述 如果已經有一個足夠強大的機器學習算法,為了獲得更好的性能,最靠譜的方法之一 ...
學習(sklearn) 基於自訓練的半監督文本分類算法 一. 摘要 本文主要講述基於協同訓練 ...
SSL按照統計學習理論的角度包括直推(Transductive)SSL和歸納(Inductive)SSL兩類模式。直推SSL只處理樣本空間內給定的訓練數據,利用訓練數據中有類標簽的樣本和無類標簽的樣例 ...