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標簽 > 半監督學習
半監督學習（Semi-Supervised Learning，SSL）是模式識別和機器學習領域研究的重點問題，是監督學習與無監督學習相結合的一種學習方法。半監督學習使用大量的未標記數據，以及同時使用標記數據，來進行模式識別工作。
半監督學習（Semi-Supervised Learning，SSL）是模式識別和機器學習領域研究的重點問題，是監督學習與無監督學習相結合的一種學習方法。半監督學習使用大量的未標記數據，以及同時使用標記數據，來進行模式識別工作。
既有有標記數據 xr，又有無標記數據 xu，一般無標記數據的數量遠大于有標記數據。半監督學習又可以分為兩種：
Transductive learning：無標記數據就是Testing data.
Inductive learning：無標記數據不是 testing data，假設在訓練時不知道 testing set.
半監督學習有兩個樣本集，一個有標記，一個沒有標記。分別記作
Lable={（xi，yi）}，Unlabled={（xi）}。并且數量上，L《《U.
1. 單獨使用有標記樣本，我們能夠生成有監督分類算法
2. 單獨使用無標記樣本，我們能夠生成無監督聚類算法
3. 兩者都使用，我們希望在1中加入無標記樣本，增強有監督分類的效果;同樣的，我們希望在2中加入有標記樣本，增強無監督聚類的效果。
一般而言，半監督學習側重于在有監督的分類算法中加入無標記樣本來實現半監督分類。也就是在1中加入無標記樣本，增強分類效果.
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在半監督學習中，一個典型的例子是 Mean-Teacher。與對抗網絡類似，其整體架構包含了兩個網絡：teacher 網絡和 student 網絡。
2023-04-14 標簽：半監督學習 1390 0
PageNet與現有方法在MTHv2、SCUT-HCCDoc和JS-SCUT PrintCC數據集上的端到端識別指標對比如下表所示。可以看出，在MTHv...
隨著深度學習的興起，深度半監督學習算法也取得了長足的進步。同時，包括Google、Meta和微軟等在內的科技巨頭也認識到了半監督學習在實際場景中的巨大潛力。
當使用監督學習(Supervised Learning)對大量高質量的標記數據(Labeled Data)進行訓練時，神經網絡模型會產生有競爭力的結果。...
比如我們會經常遇到下面幾種情況： 1.數據要不要都去標注，標的比較慢咋辦？ 2.我已經有一批標好的數據了，再去選哪些數據送標注比較好？ 3...
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