大数据时代中，在推荐、广告领域样本的获取从来都不是问题，似乎适用于小样本学习的伪标签技术渐渐淡出了人们的视野，但实际上在样本及其珍贵的金融、医疗图像、安全等领域，伪标签学习是一把锋利的匕首，简单而有效。什么是伪标签技术先说第一个问题，假设我们现在有一个文本分类模型（先不用管分类模型是怎么来的以及怎么训练的），以及大量的无标注数据。我们现在使用文本分类模型对无标注数据进行预测，挑选softmax之后
前言该方法主要应用于半监督问题，是一种通过有监督样本训练得到的模型，来对无标签数据进行利用的方式。思路1.使用思路：（1）使用有标签数据A训练一个有监督模型。（2）利用该模型对无标签数据进行预测，得到预测概率值。（3）基于无标签样本概率值 按照一定阀值进行 真值样本抽取，生成新的有标签数据B。（4）基于A和B重新训练模型C，并使用测试集验证模型小效果。tips：可以发现，该方法主要适用于分类任务，
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2023-09-15 12:06:26
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最近在做东西过程中接触到了半监督学习，所以以此篇博客记录个人觉得写的很好的一篇博客，以防遗忘。如若侵权请联系删除。什么是伪标签技术伪标签的定义来自于半监督学习，半监督学习的核心思想是通过借助无标签的数据来提升有监督过程中的模型性能。举个简单的半监督学习例子，我想去训练一个通过胸片图像来诊断是否患有乳腺癌的模型，但是专家标注一张胸片图像要收费，于是我掏空自己的钱包让专家帮我标注了10张胸片，可是我这
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2024-07-02 21:48:29
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大数据时代中，在推荐、广告领域样本的获取从来都不是问题，似乎适用于小样本学习的伪标签技术渐渐淡出了人们的视野，但实际上在样本及其珍贵的金融、医疗图像、安全等领域，伪标签学习是一把锋利的匕首，简单而有效。伪标签的定义伪标签的定义来自于半监督学习，半监督学习的核心思想是通过借助无标签的数据来提升有监督过程中的模型性能。举个简单的半监督学习例子，我想去训练一个通过胸片图像来诊断是否患有乳腺癌的模型，但是
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2024-04-08 12:55:26
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每一个机器学习项目的基础都是数据——这是你离不开的东西。在这篇文章中，我将展示一种称为伪标记的简单半监督学习方法，它可以利用未标记的数据提高您最喜欢的机器学习模型的性能。伪标签为了训练具有监督学习的机器学习模型，必须对数据进行标记。这是否意味着未标记的数据对于分类和回归等监督任务是无用的?当然不!除了将额外的数据用于分析目的之外，我们甚至可以用它来帮助用半监督学习来训练我们的模型——结合未标记和标
机器学习伪标签是一种半监督学习方法，通常用于处理标注数据稀缺的问题。在机器学习领域，标注数据的获取往往成本高昂或费时，因此许多研究者和从业者寻求能够利用未标注数据的技术。伪标签通过将模型在未标注数据上做出的预测作为“伪标签”来扩充训练集，这样可以提高模型的性能。但同时，伪标签也有可能引入噪声，影响模型的表现。
在这篇文章中，我将逐步探讨如何解决与机器学习伪标签相关的问题，包括其背景、技术原理、架
在深度学习中，数据是非常重要的，而自己制作训练数据集是模型训练的第一步，之前给大家介绍过目标检测和语义分割中打标签工具labelimg和labelme两个工具的使用教程。点击跳转：制作自己的训练数据集之图像标注工具labelimg和labelme今天给大家推荐一款我最近在使用的在线网页版打标签的工具makesense.ai，这也是YOLOv5官方推荐的两款Create Labels标签工具的一种，
我们在解决监督机器学习的问题上取得了巨大的进步。这也意味着我们需要大量的数据来构建我们的图像分类器。但是，这并不是人类思维的学习方式。一个人的大脑不需要上百万个数据来进行训练，需要通过多次迭代来完成相同的图像来理解一个主题。它所需要的只是在基础模式上用几个指导点训练自己。显然，我们在当前的机器学习方法中缺少一些东西。我们能否可以建立一个系统，能够要求最低限度的监督，并且能够自己掌握大部分的任务。本
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2024-05-07 13:01:20
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文章目录一、背景二、方法三、效果 论文：Mean teachers are better role models: Weight-averaged consistency targets improvesemi-supervised deep learning results代码：https://github.com/CuriousAI/mean-teacher一、背景本文的目标是在学生模型和教
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2024-08-26 09:57:24
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原文为杨阳/全球经济观察撰写，以前就看到过，印象很深，只是当时忘了保存，现在又看到了，转过来保存，也介绍给大家。 眼下，“博客”、“RSS”、“播客”这些被新兴互联网分子们津津乐道的时髦词汇均属于Web2.0的风潮。不论博客中国的方兴东，还是叫嚣“RSS通吃”的吕欣欣，甚至将传统电子地图界面游戏化的庞小伟，这些强调“分众传播的对等信息交互”的精英分子都打起了Web2.0的大旗。 或许你认为，
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精选
2005-09-29 11:05:55
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背景半监督学习（SSL）提供了一种利用无标签数据提高模型性能的有效方法，这一领域最近取得了快速进展，但以往的算法需要借助复杂的损失函数和大量难以调整的超参数。本文介绍了谷歌的研究团队提出的FixMatch[1]，这是一种大大简化现有 SSL 方法的算法。FixMatch是SSL的两种方法的组合：一致性正则和伪标签。如图所示为FixMatch的流程图。FixMatch的新颖之处在于，对于无标签的样本
开发的基本说明与尝试 一个亲戚朋友是做防伪码印刷的，之前的电话防伪、短信防伪都用Delphi给他设计，使用也挺不错，后来又加了一个基于asp的网页版防伪查询。由于业务需求，今年年初朋友又提成希望能够完成二维码防伪标签的编码和设计。 刚开始对于二维码不是太了解，百度后才发现，其实二维码只是一个将字符进行编码而
a标签的伪类伪类的作用:link => 向未被访问的链接添加样式。:visited => :visited 向已被访问的链接添加样式。:hover => :hover 当鼠标悬浮在元素上方时，向元素添加样式。:active => :active 向被激活的元素添加样式。即鼠标按下时的样式。代码举例HTML文件&a
原创
2021-08-27 12:48:03
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CV伪标签制作建议CV伪标签制作建议CV伪标签制作建议
原创
2021-08-02 13:32:39
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1. 定义最大期望算法(Expectation-maximizationalgorithm，又译为期望最大化算法)，是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量。2. 算法步骤最大期望算法经过两个步骤交替进行计算：第一步是计算期望(E
a标签的伪类伪类的作用:link => 向未被访问的链接添加样式。
原创
2022-02-05 16:12:35
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较依赖于ground truth数据。
原创
2022-09-25 00:00:46
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这里是针对YOLOv5的半监督目标检测实现Efficient Teacher包含一篇论文(https://arxiv.org/pdf/2302.07577.pdf)和一套开成具有良好泛化性能目标检测器的训练。
原创
2024-08-02 12:28:54
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随着研发的深入，自动驾驶行业越来越显现出合纵连横的趋势。本周，英伟达阵营再次迎来新的合作伙伴——沃尔沃和瑞典汽车零部件供应商Autoliv。其实此前沃尔沃的自动驾驶项目“DriveMe”所用的测试车辆就搭载了英伟达DrivePX平台，该公司的自动驾驶汽车将于2021年正式上市。除此之外，英伟达还与德国汽车零部件供应商采埃孚和海拉建立了非排他性的合作关系，三家公司将共同推进自动驾驶行业人工智能技术的
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2023-11-21 22:04:41
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your great persionality is revealed in the ordinary cause and your sincere love and efforts are congealed in the blooming flowers.
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2012-03-26 12:58:35
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