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 ...
自監督學習 SLAPS: Self Supervision Improves Structure Learning for Graph Neural Networks 標簽:自監督學習 圖神經網絡 動機 amp 背景 當可用的圖結構表現出高度的同質性 即連接的節點通常屬於同一類 時, 圖神經網路在半監督分類上展現很好的性能 在研究圖神經在圖結構不容易獲得情況下對 半監督 分類問題的適用性, 這個問 ...
2021-12-06 21:34 1 741 推薦指數:
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 ...
無監督學習(Unsupervised Learning) 聚類無監督學習 特點 只給出了樣本, 但是沒有提供標簽 通過無監督學習算法給出的樣本分成幾個族(cluster), 分出來的類別不是我們自己規定的, 而是無監督學習算法自己計算出來的 K-means 聚類算法 規定 ...
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 ...
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 ...
自監督學習(Self-Supervised Learning)多篇論文解讀(下) 之前的研究思路主要是設計各種各樣的pretext任務,比如patch相對位置預測、旋轉預測、灰度圖片上色、視頻幀排序等等。CVPR19和ICCV19上,Google Brain的幾個研究員發表了兩篇論文 ...
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 ...
這篇文章不管是網絡結構還是文章中提到的亮點基本都是復用了<End-to-end training of a two-stage neural network for defect detection> 唯一的不同點就是針對混合監督,針對其中只有正負標簽,沒有分割標簽的數據,損失函數 ...