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一文速通半监督学习(Semi-supervised Learning):桥接有标签与无标签数据
作者:Li_阴宅 | 2024-08-07 19:25:39
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semi-supervised learning
一文速通半监督学习:桥接有标签与无标签数据
前言
背景补充:监督学习、半监督学习、无监督学习
半监督学习(Semi-supervised Learning)的魔法
一、半监督学习的三个常见的基本假设
1. 连续性假设(Smoothness Assumption)
2. 聚类假设(Cluster Assumption)
3. 流形假设(Manifold Assumption)
二、常见的半监督 机器学习方法
1. 自训练(Self-training)
2. 半监督支持向量机(S3VM)
3. 图基方法(Graph-based Methods)
三、常见的半监督 深度学习方法
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3. 对比学习(Contrastive Learning):寻找食材的家族相似性
4. 伪标签(Pseudo Labeling):假装你是大厨
5. 半监督序列学习(Semi-supervised Sequence Learning)
四、半监督学习的训练目标
1. 提高模型的泛化能力
2. 利用未标注数据挖掘深层信息
3. 减少人工标注的需求
4. 提升数据利用效率
5. 适应复杂或少样本的任务
结语
声明:
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