半监督学习

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基于元学习的半监督声音事件检测方法
《计算机科学》2025年第3期222-230,共9页沈雅馨 高利剑 毛启容 
国家自然科学基金(62176106);江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX22_3668);江苏大学应急管理学院专项科研项目(KY-A-01)。
现有的半监督声音事件检测方法直接使用强标签合成样本、弱标签真实样本和无标签真实样本进行训练,以缓解标签样本量不足的问题。然而,合成和真实数据域之间存在不可避免的分布差异,这种差异会干扰模型梯度优化方向,从而限制模型的泛化...
关键词：声音事件检测 元学习 一致性正则化 半监督学习 深度学习 
基于半监督学习的域适应实体解析算法
《计算机科学》2024年第9期214-222,共9页戴超凡 丁华华 
实体解析旨在查找两个数据实体是否引用同一实体,是许多自然语言处理任务中的一项基本任务。现有的基于深度学习的实体解析解决方案通常需要大量的标注数据,即使利用预训练的语言模型进行训练,仍然需要数千个标签才能达到令人满意的准...
关键词：实体解析 域适应 伪标签 预训练语言模型 数据增强 
基于聚簇模型重用的概念漂移数据流半监督分类算法被引量：1
《计算机科学》2024年第4期124-131,共8页康伟 黎利辉 文益民 
广西重点研发计划(桂科AB21220023);国家自然科学基金(62366011);广西图像图形与智能处理重点实验室项目(GIIP2306)。
带概念漂移的半监督数据流分类任务中,仅有少部分的数据被标记,这给分类器的训练、概念漂移的检测以及分类器对新概念的适应带来了巨大的挑战。现有的半监督聚簇分类算法仅对分类器池中的聚簇模型进行简单的增量更新,未能有效重用历史...
关键词：数据流 半监督学习 概念漂移 聚簇模型重用 集成学习 
基于最大间隔和流形假设的半监督学习算法被引量：1
《计算机科学》2024年第2期259-267,共9页戴伟 柴晶 刘雅娇 
国家自然科学基金(62166046);云南省智能系统与计算重点实验室开放课题(ISC23Y01).
半监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的弱监督学习模式,其在学习过程中将少量标记示例和大量未标记示例结合起来构建模型,以期取得比监督学习仅使用标记示例更高的学习精度。在该学习模式下,文中提出了一种将最大间隔准则和...
关键词：半监督学习 最大间隔 流形假设 标记置信度 支持向量机 
基于多教师网络模型的半监督语义分割方法
《计算机科学》2023年第12期279-284,共6页许华杰 肖毅烽 
广西科技计划项目(2017AB15008);崇左市科技计划项目(FB2018001)。
基于一致性正则化的方法在半监督语义分割任务中展现出了较好的性能,这类方法通常涉及两个角色:一个显式或隐式的教师网络和一个学生网络。其中学生网络通过最小化两个网络对不同扰动样本预测结果之间的一致性损失实现训练。但是来自单...
关键词：半监督学习 语义分割 平均教师模型 多教师网络 一致性正则化 
基于序贯三支决策的半监督目标检测算法被引量：2
《计算机科学》2023年第10期1-6,共6页宋法兴 苗夺谦 张红云 
国家重点研发计划(2022YFB3104700);国家自然科学基金(61976158,61976160,62076182,62163016,62006172);江西省自然科学基金重点项目(20212ACB202001);江西省“双千计划”。
深度学习对大规模数据的需求以及目标检测标注任务的复杂性促进了半监督目标检测任务的发展。近年来,半监督目标检测已经取得了很多优秀的成果。然而,伪标签中的不确定性依然是半监督目标检测研究中难以避免的问题,优越的半监督方法要...
关键词：序贯三支决策 不确定性 负类学习 半监督学习 半监督目标检测 
基于分类不确定性最小化的半监督集成学习算法被引量：2
《计算机科学》2023年第10期88-95,共8页何玉林 朱鹏辉 黄哲学 Fournier-Viger PHILIPPE 
国家自然科学基金面上项目(61972261);广东省自然科学基金面上项目(2023A1515011667);深圳市基础研究重点项目(JCYJ20220818100205012);深圳市基础研究面上项目(JCYJ20210324093609026)。
半监督集成是将半监督学习与集成学习相结合的一种学习范式,它一方面通过无标记样本来提高集成学习的多样性,同时解决集成学习样本量不足的问题,另一方面集成多个分类器能够进一步提升半监督学习模型的性能。现有的研究从理论和实践两...
关键词：半监督集成学习 集成学习 半监督学习 分类不确定性 置信度 信息熵 
双编码半监督异常检测模型被引量：1
《计算机科学》2023年第7期53-59,共7页李辉 李文根 关佶红 
上海市浦江人才计划项目(20PJ1414300);国家自然科学基金联合基金重点支持项目(U1936205);科技部重点研发计划(2021YFC3300300)。
异常检测是机器学习领域广泛研究的一个热点问题,对于工业生产、食品安全、疾病监测等都具有重要作用。当前最新的异常检测方法多基于少量可用的有标记样本和大量无标记样本联合训练半监督检测模型。然而,现有的半监督异常检测模型多采...
关键词：异常检测 半监督学习 自编码器 低维数据 
基于数据融合的半监督高分遥感影像语义分割被引量：1
《计算机科学》2023年第S01期256-261,共6页顾宇航 郝洁 陈兵 
国家重点研发计划(2019YFB2102000)。
由于需要进行像素级标注,语义分割通常比分类以及目标识别等任务需要更高的人工成本,尤其在基于高分遥感影像的土地分类应用中,因其背景复杂、目标密集,进行语义标注的成本更为高昂,严重限制了该技术在智能遥感领域的发展。此外,尽管传...
关键词：遥感图像 深度学习 全卷积神经网络 语义分割 数据融合 半监督学习 
基于FlexUDA模型的SQL注入检测研究
《计算机科学》2023年第S01期787-792,共6页王清宇 王海瑞 朱贵富 孟顺建 
国家自然科学基金(61863016,61263023)。
针对深度学习方法检测SQL注入时有标签数据不足容易导致模型过拟合的问题,提出了一种基于半监督学习的FlexUDA模型。首先对采集到的数据进行解码、泛化和分词等预处理,然后通过计算TF-IDF值对无标签数据进行增强,并将原始数据和增强后...
关键词：SQL注入检测 半监督学习 无监督数据增强 动态阈值 
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