半监督学习

作品数：1484被引量：4630H指数：23
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基于半监督联邦学习的恶意流量检测模型
《计算机应用》2024年第11期3487-3494,共8页张帅华 张淑芬 周明川 徐超 陈学斌 
国家自然科学基金资助项目(U20A20179)。
恶意流量检测是应对网络安全挑战的关键技术之一。针对采用联邦学习进行恶意流量检测时,本地标记数据不足,非独立同分布(non-IID)导致协同训练模型性能下降的问题,构建一种基于半监督联邦学习的恶意流量检测模型。该模型借助伪标记和一...
关键词：联邦学习 半监督学习 恶意流量检测 一致性正则化 动态聚合权重 
课程学习指导下的半监督目标检测框架
《计算机应用》2024年第8期2326-2333,共8页张英俊 李牛牛 谢斌红 张睿 陆望东 
山西省基础研究计划项目(20210302123216);吕梁市引进高层次科技人才重点研发项目(2022RC08)。
为了提高伪标签的质量,解决半监督目标检测(SSOD)中的确认偏差问题,并针对现有算法中忽视无标注数据复杂性导致错误伪标签的难点,提出一种课程学习(CL)指导下的SSOD框架,该框架主要由ICSD(IoUConfidence-Standard-Deviation)难度测量器...
关键词：半监督学习 目标检测 课程学习 训练策略 难度测量器 训练调度器 
用于脑卒中病灶分割的具有注意力机制的校正交叉伪监督方法
《计算机应用》2024年第6期1942-1948,共7页周妍 李阳 
吉林省科技发展计划项目(20210201081GX)。
脑部病变的自动分割为脑卒中患者的及时诊治和诊疗方案的制定提供了可靠的依据,但获取大规模标记数据昂贵且耗时。半监督学习(SSL)方法通过利用大量的未标记图像和有限的标记图像缓解这一问题。针对SSL中伪标签存在噪声,以及现有的三维(...
关键词：医学影像 脑卒中病灶分割 半监督学习 注意力机制 不确定性估计 
基于一致性训练的半监督虚假招聘广告检测模型被引量：4
《计算机应用》2023年第9期2932-2939,共8页王瑞琪 纪淑娟 曹宁 郭亚杰 
国家自然科学基金资助项目(71772107)。
虚假招聘广告的泛滥不仅会损害求职者的合法权益,还会扰乱正常的就业秩序,造成求职者极差的用户体验。为了有效检测出虚假招聘广告,提出一种基于一致性训练的半监督虚假招聘广告检测模型(SSC)。首先,对所有数据应用一致性正则项提升模...
关键词：虚假信息检测 半监督学习 网络招聘 虚假招聘广告 一致性训练 
基于深度学习的标签噪声学习算法综述被引量：3
《计算机应用》2023年第3期674-684,共11页伏博毅 彭云聪 蓝鑫 秦小林 
全国科学院联盟合作项目(中国科学院成都分院-重庆市科学技术研究院);中科院STS区域重点项目(A类)(KFJ-STS-QYZD-2021-21-001);四川省科技计划资助项目(2019ZDZX0006)。
在深度学习领域中,大量正确标注的样本对于模型的训练和学习至关重要。然而,在实际的应用场景中,标注数据的成本很高,同时标注的样本质量会受人工标注的主观因素或工具技术的影响,在标注过程中无法避免标签噪声的产生。因此,现有的训练...
关键词：标签噪声 半监督学习 监督学习 深度学习 损失函数 
基于时域波形的半监督端到端虚假语音检测方法被引量：2
《计算机应用》2023年第1期227-231,共5页方昕 黄泽鑫 张聿晗 高天 潘嘉 付中华 高建清 刘俊华 邹亮 
科技创新2030——“新一代人工智能”重大项目(2020AAA0103600)。
现代语音合成和音色转换系统产生的虚假语音对自动说话人识别系统构成了严重威胁。大多数现有的虚假语音检测系统对在训练中已知的攻击类型表现良好,但对实际应用中的未知攻击类型检测效果显著降低。因此,结合最近提出的双路径Res2Net(D...
关键词：虚假语音检测 语音合成 音色转换 说话人识别 时域 半监督学习 
基于反绎学习的裁判文书量刑情节识别被引量：3
《计算机应用》2022年第6期1802-1807,共6页李锦烨 黄瑞章 秦永彬 陈艳平 田小瑜 
国家自然科学基金资助项目(62066008);贵州省科学技术基金重点项目(黔科合基础[2020]1Z055)。
针对司法领域标记数据匮乏、标注质量不高、存在强逻辑性导致裁判文书量刑情节识别效果不佳的问题,提出一种基于反绎学习的量刑情节识别模型ABL-CON。首先结合神经网络与领域逻辑推理,通过半监督学习方法,使用置信学习方法表征情节识别...
关键词：量刑情节识别 半监督学习 多标签分类 反绎学习 置信学习 
BERT-Single:半监督的话题检测与追踪方法被引量：3
《计算机应用》2022年第S01期21-27,共7页侯博元 崔喆 谢欣冉 
四川省科技计划项目(2020YFG0009);四川省重大科技专项(2019ZDZX0005)。
针对无监督聚类方法在应用于话题检测与追踪任务时难以学习到深层语义特征及任务相关特征,K均值聚类、潜在狄利克雷分布(LDA)等方法无法用于增量式聚类的问题,提出基于预训练语言模型的BERT-Single半监督算法。首先使用小规模有标注数...
关键词：聚类 半监督学习 话题检测与追踪 预训练语言模型 新闻话题 
基于半监督学习的单幅图像去雨算法被引量：2
《计算机应用》2022年第5期1577-1582,共6页邱永茹 姚光乐 冯杰 崔昊宇 
四川省重点研发计划项目(2020YFG0169)。
在雨天采集的图像通常存在背景物体被雨纹遮挡、图像变形等影响图像质量的现象,对后续图像分析及应用造成严重影响。近年来,已经提出了许多基于深度学习的去雨算法并获得了较好的效果。由于真实雨图的无雨纹干净背景图采集非常困难,大...
关键词：单幅图像去雨 半监督学习 多尺度网络 深度学习 密集残差连接 
基于单标注样本的多损失学习与联合度量视频行人重识别
《计算机应用》2022年第3期764-769,共6页殷雨昌 王洪元 陈莉 冯尊登 肖宇 
国家自然科学基金资助项目(61976028)。
为解决行人重识别标注成本巨大的问题,提出了基于单标注样本的多损失学习与联合度量视频行人重识别方法。针对标签样本数量少,得到的模型不够鲁棒的问题,提出了多损失学习(MLL)策略:在每次训练过程中,针对不同的数据,采用不同的损失函...
关键词：视频行人重识别 单标注样本学习 半监督学习 标签估计 距离度量 
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