根據模型的訓練策略划分: 直推式學習(Transductive Semi-supervised Learning) 無標記數據就是最終要用來測試的數據,學習的目的就是在這些數據上取得最佳泛化能力。 歸納式學習(Inductive ...
一些參考資料: 李宏毅機器學習教學視頻 semi supervise 李宏毅視頻的文字稿 上面兩個資料的講解順序是:semi supervised generative model gt low density assumption gt smooth assumption A survey on semi supervised learning. Engelen et al. . MixMatc ...
2021-06-23 16:29 0 458 推薦指數:
根據模型的訓練策略划分: 直推式學習(Transductive Semi-supervised Learning) 無標記數據就是最終要用來測試的數據,學習的目的就是在這些數據上取得最佳泛化能力。 歸納式學習(Inductive ...
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進行訓練,預測訓練數據中無類標簽的樣例的類標簽;歸納SSL處理整個樣本空間中所有給定和未知的樣例 ...
題記:最近在做LLL(Life Long Learning),接觸到了SSL(Semi-Supervised Learning)正好讀到了谷歌今年的論文,也是比較有點開創性的,淺顯易懂,對比實驗豐富,非常適合缺乏基礎科學常識和剛剛讀研不會寫論文的同學讀一讀,觸類旁通嘛。 這篇論文 ...
監督學習:簡單來說就是給定一定的訓練樣本(這里一定要注意,樣本是既有數據,也有數據對應的結果),利用這個樣本進行訓練得到一個模型(可以說是一個函數),然后利用這個模型,將所有的輸入映射為相應的輸出,之后對輸出進行簡單的判斷從而達到了分類(或者說回歸)的問題。簡單做一個區分,分類就是離散的數據,回歸 ...
機器學習的常用方法中,我們知道一般分為監督學習和非監督學習。 l 監督學習:監督學習,簡單來說就是給定一定的訓練樣本(這里一定要注意,這個樣本是既有數據,也有數據相對應的結果),利用這個樣本進行訓練得到一個模型(可以說就是一個函數),然后利用這個模型,將所有的輸入映射為相應的輸出,之后對輸出 ...
1、定義: 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。(也就是說自監督學習的監督信息不是人工標注的,而是算法在大規模無監督數據中自動構造監督信息,來進行監督學習或訓練 ...
by 南大周志華 摘要 監督學習技術通過學習大量訓練數據來構建預測模型,其中每個訓練樣本都有其對應的真值輸出。盡管現有的技術已經取得了巨大的成功,但值得注意的是,由於數據標注過程的高成本,很多任務很難獲得如全部真值標簽這樣的強監督信息。因此,能夠使用弱監督的機器學習技術是可取的。本文綜述了弱 ...
自監督學習(Self-Supervised Learning)多篇論文解讀(上) 前言 Supervised deep learning由於需要大量標注信息,同時之前大量的研究已經解決了許多問題。所以近期大家的研究關注點逐漸轉向了Unsupervised learning,許多頂 ...