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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。
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垃圾郵件識別需使計算機“學會”識別某個郵件是否為垃圾郵件。為實現計算機識別垃圾郵件,開發人員需搜集較多的垃圾郵件和非垃圾郵件,并“告訴”計算機各個郵件分...
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 1391 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。...
監督學習需要使用已標記的數據,如果其他人沒有從事類似項目,則要查找或生成這些數據可能會很困難。在半監督方法中,我們將某些標記數據與未標記數據一起使用。
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