半监督学习算法

作品数：37被引量：134H指数：7
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相关期刊：《微电子学与计算机》《中国科学院大学学报（中英文）》《计算机科学与探索》《福建电脑》更多>>
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ReLSL:基于可靠标签选择与学习的半监督学习算法被引量：3
《计算机学报》2022年第6期1147-1160,共14页魏翔 王靖杰 张顺利 张迪 张健 魏小涛 
国家自然科学基金(61906014,61976017,61902019);北京市自然科学基金(4202056)资助.
深度神经网络在众多视觉表征领域取得了显著的成功,如目标检测、识别等.然而,需要大量良好标记的数据进行训练是它们最普遍的限制之一.在实际应用中,为每一个要学习的新任务建立庞大的标记数据集是极其昂贵,甚至是不可行的.半监督深度学...
关键词：半监督深度学习 极少标签 鲁棒性 标签传播 特征提取 
基于原型学习改进的伪标签半监督学习算法被引量：5
《中国科学院大学学报（中英文）》2021年第6期841-851,共11页杨雨龙 郭田德 韩丛英 
国家自然科学基金(11731013,U19B2040,11991022);中国科学院战略性先导科技专项(XDA27000000)资助。
近年来,基于图像增广和一致性正则化的半监督学习(semi-supervised learning,SSL)方法被广泛应用并取得了很大的成功。然而,由于伪标签算法存在“认知偏误”问题,即模型的错误通过伪标签累积从而难以改正,因此很少有人关注基于伪标签(ps...
关键词：半监督学习 伪标签 MixUp 图注意力模型 原型学习 
基于一致性正则化与熵最小化的半监督学习算法被引量：3
《郑州大学学报（理学版）》2021年第3期79-84,共6页邵伟志 潘丽丽 雷前慧 黄诗祺 马骏勇 
国家自然科学基金项目(61772561);湖南省重点研发计划项目(2018NK2012)。
在一致性正则化与熵最小化的基础上提出一种新的半监督学习算法Mean Mixup,集成数据的互补信息,然后使用熵最小化给未标记数据生成可靠的伪标签,在一致性正则化下进一步优化模型分类结果。在常用数据集SVHN和CIFAR10上对Mean Mixup算法...
关键词：半监督学习 熵最小化 一致性正则化 伪标签 
行人检测伪标签半监督学习算法
《福建电脑》2021年第8期8-11,共4页张棠磊 
本文介绍了行人检测伪标签半监督学习算法。当前绝大多数关于行人检测领域的优秀研究都依赖于大量的人工标签数据。但是在实际应用中,人们往往会面临标签数据不足的困境,进而限制了很多优秀研究的应用和模型性能的提升。本文主要使用半...
关键词：半监督学习 伪标签学习 行人检测 
基于标签进行度量学习的图半监督学习算法被引量：3
《计算机应用》2020年第12期3430-3436,共7页吕亚丽 苗钧重 胡玮昕 
山西省自然科学基金资助项目(201801D121115);山西省回国留学人员科研资助项目(2020-095)。
大多基于图的半监督学习方法,在样本间相似性度量时没有用到已有的和标签传播过程中得到的标签信息,同时,其度量方式相对固定,不能有效度量出分布结构复杂多样的数据样本间的相似性。针对上述问题,提出了基于标签进行度量学习的图半监...
关键词：机器学习 图半监督学习 度量学习 标签传播 相似度矩阵 
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