标签: 半监督学习 作者:炼己者 欢迎大家访问 我的简书 以及 我的博客 本博客所有内容以学习.研究和分享为主,如需转载,请联系本人,标明作者和出处,并且是非商业用途,谢谢! --- 摘要:半监督学习很重要,为什么呢?因为人工标注数据成本太高,现在大家参加比赛的数据都是标注好的了,那么如果老板给你一份没有标注的数据,而且有几百万条,让你做个分类什么的,你怎么办?不可能等标注好数据再去训练模型吧,所以你得会半监督学习算法. 不过我在这里先打击大家一下,用sklearn的包做不了大数据量的半监督学习…

半监督学习:综合利用有类标的数据和没有类标的数据,来生成合适的分类函数.它是一类可以自动地利用未标记的数据来提升学习性能的算法 1.生成式半监督学习 优点:方法简单,容易实现.通常在有标记数据极少时,生成式半监督学习方法比其他方法性能更好 缺点:假设的生成式模型必须与真实数据分布吻合.如果不吻合则可能效果很差.而如何给出与真实数据分布吻合的生成式模型,这就需要对问题领域的充分了解 2.图半监督学习 (1)标记传播算法: 优点:概念清晰 缺点:存储开销大,难以直接处理大规模数据:而且对于新的样本加…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import metrics from sklearn import datasets from sklearn.semi_supervised.label_propagation import LabelSpreading def load_data(): ''' 加载数据集 ''' digits = datasets.load_digits() ###### 混洗样…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import metrics from sklearn import datasets from sklearn.semi_supervised import LabelPropagation def load_data(): ''' 加载数据集 ''' digits = datasets.load_digits() ###### 混洗样本 ######## rng =…

PU learning问题描述 给定一个正例文档集合P和一个无标注文档集U(混合文档集),在无标注文档集中同时含有正例文档和反例文档.通过使用P和U建立一个分类器能够辨别U或测试集中的正例文档 [即想要精确分类U或测试集中的正例文档和反例文档] 应用: 从多个无标注集中学习 从不可靠的反例数据中学习 发现测试集中的突发文档 发现异常值 基于PU-Learning的恶意URL检测 from:https://xz.aliyun.com/t/2190 基于PU-Learning的恶意URL检测 Ya-…

正则化 虚拟对抗训练是一种正则化方法,正则化在深度学习中是防止过拟合的一种方法.通常训练样本是有限的,而对于深度学习来说,搭设的深度网络是可以最大限度地拟合训练样本的分布的,从而导致模型与训练样本分布过分接近,还把训练样本中的一些噪声也拟合进去了,甚至于最极端的,训练出来的模型只能判断训练样本,而测试样本变成了随机判断.所以为了让模型泛化地更好,正则化是很有必要的. 最常见的正则化是直接对模型的参数的大小进行限制,比如将参数(整合为向量$\theta$)的$L_2$范数: $\displayst…

半监督学习(Semi-Supervised Learning,SSL)的 SOTA 一次次被 Google 刷新,从 MixMatch 开始,到同期的 UDA.ReMixMatch,再到 2020 年的 FixMatch. 目录 Consistency Regularization Entropy Minimization 结合 Consistency Regularization 和 Entropy Minimization FixMatch: Simplifying SSL with Con…

题记:最近在做LLL(Life Long Learning),接触到了SSL(Semi-Supervised Learning)正好读到了谷歌今年的论文,也是比较有点开创性的,浅显易懂,对比实验丰富,非常适合缺乏基础科学常识和刚刚读研不会写论文的同学读一读,触类旁通嘛. 这篇论文思路等等也非常适合刚刚开始做学术时候写文论参考使用,你看,它有创造性(半监督学习用在了目标检测上),理论基础扎实(体现在专业词汇丰富,也介绍了其他相关论文,做个小综述论文都够了),工作量够够的(大量的对比试验),实验效果…

作者 | Doreen 01 介绍 深度学习之所以能在图像分类.自然语言处理等方面取得巨大成功的原因在于大量的训练数据得到了高质量的标注. 然而在一些极其复杂的场景(例如:无人驾驶)中会产生海量的数据,对这些数据进行标注将会产生大量的时间成本和人工成本. 近些年,研究人员提出了active learning, crowd labeling, distant supervision,semi/weak/self-supervision等方法试图缓解人工标记的工作量.其中,半监督学习 (SSL)是运…

1.强化学习 @ 目录 1.强化学习 1.1 强化学习原理 1.2 强化学习与监督学习 2.无监督学习 3.半监督学习 4.对抗学习 强化学习(英语:Reinforcement Learning,简称RL)是机器学习中的一个领域,是除了监督学习和非监督学习之外的第三种基本的机器学习方法. 强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益[1]. 与监督学习不同的是,强化学习不需要带标签的输入输出对,同时也无需对非最优解的精确地纠正. 1.1 强化学习原理 强化学习是从动物学习.参数扰动自适应控制等…