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
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
一篇国外大佬发文：国外大佬发文：让AI自己给数据加标签，然后把损失函数用相应的方式来表达：把自动加标签的噪音和可能的偏差都考虑进去。最近有两篇研究，都是这方面的例子：一是MixMatch: A Holistic Approach to Semi-Supervised LearningArxiv码：1905.02249二是Unsupervised Data AugmentatioArxiv码：190
论文解读《Local contrastive loss with pseudo-label based self-training for semi-supervised medical image segmentation》代码： 代码链接论文：论文地址摘要：一、 半监督/自监督学习利用未标记的数据和有限的标签来解决这一限制。 最近的自监督学习方法使用对比损失从无标记的图像中学习良好的全局层次表
# 基于伪标签的半监督学习 PyTorch
## 引言
在深度学习领域，标注数据的获取往往需要耗费大量时间和成本。半监督学习（Semi-Supervised Learning）通过结合少量标注数据和大量未标注数据，来提高模型的预测能力。本文将探讨如何在PyTorch中实现基于伪标签的半监督学习，并提供相应的代码示例与流程图。
## 什么是伪标签？
伪标签是指对未标注数据进行模型预测后得到的
使用伪标签进行半监督学习，在机器学习竞赛当中是一个比较容易快速上分的关键点。下面给大家来介绍一下什么是基于伪标签的半监督学习。在传统的监督学习当中，我们的训练集具有标签，同时，测试集也具有标签。这样我们通过训练集训练到的模型就可以在测试集上验证模型的准确率。 然而使用伪标签的话，我们则可以使用训练集 ...
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2021-10-30 11:40:00
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监督学习监督学习是指：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。 监督学习是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。训练数据包括一套训练示例。在监督学习中，每个实例都是由一个输入对象（通常为矢量）和一个期望的输出值（也称为监督信号）组成。监督学习算法是分析该训练数据，并产生一个推断的功能，其可以用于映射出新的实例。一个最佳的方案将允许该算法
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
Curriculum Labeling (CL)，在每个自训练周期之前重新启动模型参数，优于伪标签 (PL)Pseudo-Labeling (PL) 通过将伪标签应用于未标
伪标签（Pseudo Label）半监督学习中的概念，能够帮助模型更好的从无标注的信息中进行学习。与完全的无监督学习相比，半监督学习拥有部分的标注数据和大量的未标注数据，更加适合现实场景和竞赛场景。在现实，标注数据少，未标注数据多；在竞赛，训练集有标注，测试集未标注；在半监督学习中伪标签是其中的方法，思路如下：先利用现有的标注数据，训练模型；利用训练的模型对无标注数据预测；将无标注数据的预测标签和
1 引言在ML中，有3种机器学习方法-监督学习、无监督学习和强化学习技术。 我们所知道的监督学习是指数据带有标签
原创
2023-05-17 15:02:16
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1、几种监督方式（待完善） 监督，无监督，半监督，弱监督，多示例，迁移学习！ 监督学习：多是分类问题，数据与标记有一一对应的关系 半监督学习：大量未标记数据和少量标签数据， 弱监督学习：不完全监督：只有一部分训练数据具备标签；不确切监督：训练数据只具备粗粒度标签；例如，在药物活性预测 [40] 的问题中，其目标是建立一个模型学习已知分子的知识，来预测一个新的分子是否适合制造一种特定药物。一个分子可
文章目录半监督学习生成式方法半监督SVM基于分歧的方法图半监督学习半监督聚类 半监督学习 在真实应用场景中，训练样本集的数目通常会很大。但是都是未标记数据，特别是在一些跨领域行业中，比如医疗，工业。对样本的分析都需要专业人才，甚至高精尖的人才来确定标记。而这些人肯定是不可能给你长时间的打标记的。那么半监督学习就是想利用小部分的标记数据，再加上大量未标记样本来进行推理和判断。之前描述的监督学习和无
一、有监督、半监督、无监督、弱监督、自监督的定义和区别以下各个概念的分类并不是严格互斥的：有监督：利用大量的标注数据来训练模型，模型最终学习到输入和输出标签之间的相关性；用有标签的数据训练；监督学习需要每一个数据都有标签。一般来说这些标签都是人工设计的标签，通常标注需要花费大量的人力物力。监督学习更像学习一种映射关系，大多数的训练数据都带有标签。输入数据是x，标签是y，学习f函数的映射关系。监督学
半监督学习 适用于在训练数据上的一些样本数据没有贴上标签的情况。 sklearn.semi_supervised 中的半监督估计,
原创
2022-11-02 09:56:08
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半监督学习 事实上，未标记样本虽然未直接包含标记信息，但若它们与有标记样本是从同样的数据源独立同分布采样而来，则它们所包含的关于数据分布的信息对建立模型将有很大的益。下图给出了一个直观的例子，若仅基于图中的一个正例和一个反例，则由于待判别样本恰位于两者正中间，大体上只能随机猜测；若能观察到图中的未标
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2018-10-26 20:21:00
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监督学习：给小朋友一本有课后答案的习题册，让小朋友自己做题，并自己校对答案；无监督学习：比如参加一些开放性的竞赛（比如：数学建模竞赛），出题人只给出题目。参赛者，需要根据题目找出结构和规则，才能解题。（在没有老师的情况下，学生自学的过程。学生在学习的过程中，自己对知识进行归纳、总结。无监督学习中，类似分类和回归中的目标变量事先并不存在。要回答的问题是“从数据X中能发现什么”。）半监督学习：家教，家
概念：监督学习、无监督学习与半监督学习监督学习 ： supervised learning 无监督学习 ： unsupervised learning 半监督学习 ： semi-supervised learning2 、 概念监督学习：用一部分已知分类、有标记的样本来训练机器后，让它用学到的特征，对没有还分类、无标记的样本进行分类、贴标签。一句话概括：  
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。例如，根据Paperswithcode网站统计，在ImageNet这一百万量级的数据集上，传统的监督学习方法可以达到超过88%的准确率。然而，获取大量有标签的数据往往费时费力。为了缓解对标注数据的依赖，「半监督学习」(Semi-supervised
监督学习(Supervised learning)、非监督学习(Unsupervised learning)、半监督学习(Semi-supervised learning)，怎么区分呢？这个问题可以回答得很简单：是否有监督（supervised），就看输入数据是否有标签（label）。输入数据有标签，则为有监督学习，没标签则为无监督学习。一、我们可以用一个例子来扩展首先看什么是学习（learni
