关键词semi-supervised image classification
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- 一种矩匹配约束的方法及其在半监督学习中的应用
通过引入基于矩的新型嵌入约束，以及使用具有联合分布的最终层的 Axis-Aligned Gaussian Mixture Model (AAGMM) 层来解决 softmax 网络中的异常值敏感性问题，并在半监督图像分类领域实现与 Flex - IJCAI信息匹配：半监督图像分类的熵神经估计
利用伪监督和一致性正则化的半监督图像分类方法，在最大化增强视图之间的互信息下限时，通过信息熵神经估计利用未标记样本的潜力，从理论上分析出图像分类器的信息熵通过最大化 softmax 预测的似然函数近似估计。在这些见解的指导下，我们从两个角度 - ECCV自监督半监督学习与图像上色的 Color-$S^{4} L$
本研究采用了多种有效的自监督先行任务，探索了一种新颖的自监督半监督学习框架（Color-$S^{4} L$），在图像着色代理任务中深入评估了各种网络架构的性能，并与之前的监督和半监督最优方法在 CIFAR-10 数据集上进行了有效性和最优性 - SimMatchV2: 图一致性的半监督学习
图像半监督分类问题中，引入了一种新的半监督学习算法 SimMatchV2，该算法从图的角度提出了不同类型的一致性正则化，并揭示了简单特征归一化可显著提高 SimMatchV2 的性能，在多个半监督学习基准测试上显著优于以前的方法并取得了最先 - ECCVCapsuleGAN：生成对抗胶囊网络
介绍了一种名为 CapsuleGAN 的生成对抗胶囊网络框架，使用胶囊网络作为辨别器，利用改进的 GAN 目标函数进行训练，可以比传统卷积神经网络更好地模拟图像数据分布，表现出色于 MNIST 和 CIFAR-10 数据集，并实现了半监督图