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平滑伪标签
在半监督学习中，引入了一种平滑伪标签损失函数来解决标签稀缺性带来性能不稳定的问题，并通过实验验证了其在稀缺标签情况下的显著改善。此外，还提出了一个新的基准测试，在整个数据集中随机选择标记的图像，以改进半监督学习算法的可靠性和解释性。
PDFa month ago
KD-FixMatch: 知识蒸馏孪生神经网络
KD-FixMatch 是一种新的 SSL 算法，通过结合知识蒸馏，利用序贯和同时训练的 SNNs 提高性能，并减少性能退化，从而在所有情况下优于 FixMatch。
PDF10 months ago
纯净半监督学习：在只有很少标记图像的情况下进行半监督学习
本文针对有限标注信息下的半监督学习进行研究，分析了当前应用最广的半监督学习方法 FixMatch 在这种情况下的表现和局限，提出了一种利用自监督学习方法提供训练信号以及优化伪标签筛选过程的方案，并在 STL-10 数据集上得到了显著提高。
PDF3 years ago
FlexMatch：通过课程伪标签增强半监督学习
对 FixMatch 在半监督学习（SSL）基准测试中的成果进行了改进，提出了一种基于课程学习的伪标记方法（CPL），以便根据模型的学习状态利用未标记数据。在多个 SSL 基准测试中，CPL 可以提升 FlexMatch 性能并显著加速收敛
PDF3 years ago
FixMatch：用一致性和置信度简化半监督学习
该研究论文通过半监督学习中的一种简单的组合方法 —— 一致性正则化和伪标记生成，提出了 FixMatch 算法，该算法可有效提高网络模型的性能，且在多项半监督学习标准测试中均实现了最先进的表现。
PDF4 years ago