ECCVOct, 2021

无监督选择性标记以实现更有效的半监督学习

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TL;DR本文介绍了一种基于聚类原型的无监督选择性标注方法，通过它来提高半监督学习的效率。该方法能够在没有标记数据的情况下，选择代表性和多样性数据作为标记数据，显著改进了现有的半监督学习方法的性能。
semi-supervised learninginstance selectionunsupervised selective labelingcluster prototypeslabel efficiency
发现论文，激发创造
  • 带有少量标注的半监督学习

    本文提出一种新的 SSL 算法，通过引入转移学习和自主监督来初始化数据的表示，再利用新算法，交替拟合有标签和无标签点以降低过拟合和避免标签和无标签损失平衡的问题。实验证明，该方法在标准基准测试中表现优异，特别是在从其他任务或数据集中细化时，效果更佳。

    May, 2019

  • 基于一致性的半监督主动学习：朝着最小化标注成本

    该论文提出了一种融合标注和模型训练的主动学习方法，结合半监督学习和基于一致性的样本选择度量，实现从未标注数据中选取最优数据来改善模型性能，在图像分类任务中实验结果显示出优异表现，同时探究了学习式主动学习方法的起点问题并提出了相关测量指标。

    Oct, 2019

  • 少样本零样本情境中的半监督学习

    我们通过引入额外的熵损失构建了一个分类器，用于对来自已知和未知类别的数据进行分类，从而改进了现有的半监督学习方法在已知和未知类别的分类中的表现。通过在 CIFAR-100 和 STL-10 两个基准图像分类数据集上的实验证明，我们相对于现有的 SSL、开放集合 SSL 和开放世界 SSL 方法取得了巨大的改进。当标记数据非常有限（每个类别 1-25 个标记示例）时，进步最为显著。

    Aug, 2023

  • 剪枝无标签数据以提升半监督学习

    该研究提出了 PruneSSL，一种可用于增强原始未标记数据集可分离度的实用技术，通过实证研究表明，尽管 PruneSSL 减少了学习器的可用训练数据量，但它显著提高了多种竞争的半监督学习算法的性能，从而在多个图像分类任务中达到了最先进的结果。

    Aug, 2023

  • DP-SSL: 面向用少量标注样本提升鲁棒性的半监督学习

    本文提出了一种新的半监督学习方法 DP-SSL，采用创新的数据编程（DP）方案为无标签数据生成概率标签，通过自动生成标签函数并解决不同标签之间的冲突，成功缓解了有限标签数据的问题，实验证明 DP-SSL 可以为无标签数据提供可靠标签和更好的分类性能。

    Oct, 2021

  • Dash: 带动态阈值的半监督学习

    本文介绍一种新的半监督学习框架 - Dash，该框架使用动态阈值来选择训练示例，以保证只有与标记数据相关的伪标签示例才会用于训练模型，并从非凸优化的角度理论上证明其收敛速度。实验结果也表明该方法的有效性优于当前最先进的技术。

    Sep, 2021

  • 朝着真实的半监督学习

    本文提出一种基于伪标签的半监督学习方法，能够处理 open-world SSL 问题，并通过样本不确定性和类别分布先验知识等手段，为已知和未知类别的未标记数据生成可靠的类别分布感知型伪标签。该方法在多种常用数据集上表现良好，特别是在 CIFAR-100，ImageNet-100 和 Tiny ImageNet 数据集上的表现显著优于现有的最先进技术。

    Jul, 2022

  • 基于插值的对比学习用于少标签半监督学习

    提出了一种基于插值方法的半监督学习算法来解决使用一些标签的数据集时一致性正则化方法的性能问题，并设计了一种新型对比损失来引导学习网络嵌入样本，实现更好的边界决策能力，通过实验证明，与现有算法相比，该算法可提高分类准确率 5.3% 以上。

    Feb, 2022

  • 关于伪标签的辩护：一种基于不确定性的半监督学习伪标签选择框架

    本文提出一种基于不确定性的假标签选择框架，通过减少训练过程中的噪音来提高假标签的准确性，并可以生成负假标签用于多标签分类和负学习，相比于最近的半监督学习方法在 CIFAR-10、CIFAR-100、UCF-101 和 Pascal VOC 数据集上获得了很好的性能。

    Jan, 2021

  • InstanT：基于实例依赖阈值的半监督学习

    我们提出了一种基于实例的阈值函数，通过利用实例级别的模糊度和伪标签的实例相关错误率，为所有无标签实例设计了新颖的实例相关阈值函数，从而具有最高的自由度，同时为伪标签的正确性提供了有界的概率保证。

    Oct, 2023