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标签 > 半监督学习
半监督学习(Semi-Supervised Learning,SSL)是模式识别和机器学习领域研究的重点问题,是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。半监督学习使用大量的未标记数据,以及同时使用标记数据,来进行模式识别工作。
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垃圾邮件识别需使计算机“学会”识别某个邮件是否为垃圾邮件。为实现计算机识别垃圾邮件,开发人员需搜集较多的垃圾邮件和非垃圾邮件,并“告诉”计算机各个邮件分...
在半监督学习中,一个典型的例子是 Mean-Teacher。与对抗网络类似,其整体架构包含了两个网络:teacher 网络和 student 网络。
2023-04-14 标签:半监督学习 1300 0
PageNet与现有方法在MTHv2、SCUT-HCCDoc和JS-SCUT PrintCC数据集上的端到端识别指标对比如下表所示。可以看出,在MTHv...
随着深度学习的兴起,深度半监督学习算法也取得了长足的进步。同时,包括Google、Meta和微软等在内的科技巨头也认识到了半监督学习在实际场景中的巨大潜力。
当使用监督学习(Supervised Learning)对大量高质量的标记数据(Labeled Data)进行训练时,神经网络模型会产生有竞争力的结果。...
监督学习需要使用已标记的数据,如果其他人没有从事类似项目,则要查找或生成这些数据可能会很困难。在半监督方法中,我们将某些标记数据与未标记数据一起使用。
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