Mean teachers are better role models: Weight-averaged consistency targets improve semi-supervised deep learning results The pipeline of the mean-teacher framework for classification
研究背景随着人工智能技术在医
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2024-01-05 20:23:35
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半监督语义分割方法的总结：主要思想： Consistency regularization ：希望不同扰动之下网络的输出结果一致，扰动的加入的位置：（1）在输入图片上加扰动（2）在某一层的输出特征上添加扰动创新点：鼓励两个初始化不同（不同扰动）的网络的一致性利用半监督的方式相当于扩充了数据集网络结构两个网络的结构相同，但使用不同的初始化（作为不同的扰动），具体而言，2个网络backbone部分使用
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2023-10-25 15:59:46
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一，深度学习基础1. 了解常见的四个机器学习方法监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习是我们日常接触到的常见的四个机器学习方法：监督学习：通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优则表示在某个评价准则下是最佳的），再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出。无监督学习：它与监督学习的不同之处，在于我们事先没有任何训练样本，而需要直接
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2023-10-02 19:36:11
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文章目录前言一、动机二、Why Distributed Data Parallel？三、大图景（The big picture）四、最小例程与解释五、加上 MultiProcessing六、使用Apex进行混合混合精度训练参考链接 前言Data Parallel 并行运算时，各种原因导致单进程多卡的时候只有一张卡在进行运算在使用 Distributed Data Parallel 时，注意 需要
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2024-06-18 19:33:05
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【翻译自： Semi-Supervised Learning With Label Propagation】 【说明：Jason Brownlee PhD大神的文章个人很喜欢，所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践的工作，这里是相应工作的实践记录，希望能帮到有需要的人！】  
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2024-04-10 13:45:57
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半监督学习：综合利用有类标的数据和没有类标的数据，来生成合适的分类函数。它是一类可以自动地利用未标记的数据来提升学习性能的算法1、生成式半监督学习 优点：方法简单，容易实现。通常在有标记数据极少时，生成式半监督学习方法比其他方法性能更好 缺点：假设的生成式模型必须与真实数据分布吻合。如果不吻合则可能效果很差。而如何给出与真实数据分布吻合的生成式模型，这就需要对问题领域的充分了解2、图半监督
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2023-08-17 16:24:39
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# 理解半监督学习与PyTorch实现
## 引言
在机器学习领域，数据标注常常是一个耗时且昂贵的过程。半监督学习作为一种结合了有标签与无标签数据的方法，近年来越来越受到研究者和开发者的关注。本文将介绍半监督学习的基本概念，并通过一个简单的PyTorch示例来实现这一方法。
## 半监督学习的定义
半监督学习是利用部分有标签（labeled）数据和大量无标签（unlabeled）数据进行训
原创
2024-10-12 05:56:01
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【半监督图像分割 2023 CVPR】UniMatch论文题目：Revisiting Weak-to-Strong Consistency in Semi-Supervised Semantic Segmentation中文题目：重新审视半监督语义分割中的强弱一致性论文链接：https://arxiv.org/abs/2208.09910论文代码：论文团队：发表时间：DOI:引用：Yang L,
4章 机器学习基础4.1 三类机器学习4.2 机器学习术语4.3 评估模型4.4 数据预处理和特征工程4.4 过拟合和欠拟合4.5 机器学习模型基本设计流程 4.1 三类机器学习1. 有监督学习:有标签数据的学习（需要得到的学习结果为具体的、可表示的、可描述的）分类问题回归问题分割问题识别问题2. 无监督学习：没有标签数据的学习（对数据进行整理，归类寻找特征）聚类问题降维问题3. 强化学习4.2
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2023-08-13 19:18:44
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Adversarial Learning for Semi-Supervised Semantic Segmentation摘要创新点：我们提出了一种使用对抗网络进行半监督语义分割的方法。
在传统的GAN网络中，discriminator大多是用来进行输入图像的真伪分类（Datasets里面sample的图片打高分，generator产生的图片打低分），而本文设计了一种全卷积的discrimina
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2024-05-22 19:55:12
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机器学习基础监督学习给定学习目标（标签），让预测值与目标更加接近。主要是 传统的二分类，多分类，多标签分类，还有新的目标检测，目标识别，图形分割等无监督学习没有标签的数据，通过推断输入数据中的结构来建模，模型包括关联学习，降维，聚类等半监督学习这个就是前两者的结合，使用大量的没标记的数据，同时由部分使用标记数据进行模式识别。自编码器就是一种半监督学习，生成的目标就是未经修改的输入，语言处理中根据给
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2023-10-24 14:37:32
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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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《半监督医学影像分割综述》引言两种不同类型的图像分割问题。相应的语义类对每个像素进行分类，从而给图像中属于这个类的所有对象或区域一个相同的类标签。实例分割试图更进一步，试图区分同一类的不同出现内容提供了半监督SS方法的最新分类以及对它们的描述。对文献中最广泛使用的数据集进行了广泛的最先进的半监督分割方法的实验。讨论了所获得的结果，当前方法的优点和缺点，该领域的挑战和未来的工作方向。背景问题阐述半监
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2024-04-02 09:54:39
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# PyTorch 半监督学习入门指南
## 引言
近年来，深度学习的快速发展使得我们在各个领域取得了显著的进展。但是，要训练一个高效的深度学习模型通常需要大量标记数据，而获取标记数据的成本十分昂贵。因此，半监督学习（Semi-Supervised Learning, SSL）作为一种结合少量标记数据和大量未标记数据的学习策略，受到了广泛关注。本文将介绍PyTorch中的半监督学习方法，并提供
# 半监督学习与 PyTorch
近年来，随着深度学习的快速发展，半监督学习作为一个重要的研究方向，受到了广泛关注。半监督学习结合了有标签数据和无标签数据，以提高模型的性能。本文将介绍半监督学习的基本概念、方法及在 PyTorch 中的实现，并通过具体代码示例来帮助大家理解这个主题。
## 半监督学习的基本概念
半监督学习的主要思想是使用少量的有标签样本和大量无标签样本进行模型训练。在许多实
深度学习与pytorch人工智能（artificial intelligence,AI） 机器学习（machine learning) 深度学习（deep learning)一、机器学习在人工智能领域，机器学习 是实现人工智能的一个分支，也是人工智能领域发展最快的一个分支。简单地说，机器学习是计算机程序如何随着经验的积累而自动提高性能，使系统自我完善的过程。机器学习在近30多年已发展成为一门多领域
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2023-12-06 23:37:00
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# pytorch 半监督学习
在机器学习领域中，监督学习是最常见的学习方式之一，其需要大量带有标签的数据来训练模型。然而，获取标签数据的过程通常是昂贵和耗时的。因此，半监督学习应运而生，它利用少量的标记数据和大量的未标记数据来训练模型。本文将介绍pytorch中的半监督学习方法，并提供代码示例。
## 半监督学习简介
半监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的学习方法。在半监督学习中，
原创
2023-08-03 08:19:35
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Deep Graph Library（DGL） DGL是一个专门用于深度学习图形的Python包, 一款面向图神经网络以及图机器学习的全新框架, 简化了基于图形的神经网络的实现。 在设计上，DGL 秉承三项原则：DGL 必须和目前的主流的深度学习框架（PyTorch、MXNet、TensorFlow 等）无缝衔接。从而实现从传统的 tensor 运算到
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2023-08-14 10:23:35
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前言 如果您曾经听说过或研究过深度学习，那么您可能就知道MNIST, SVHN, ImageNet, PascalVoc或者其他数据集。这些数据集都有一个共同点： 它们由成千上万个有标签的数据组成。 换句话说，这些集合由(x，y)对组成，其中(x)是原始数据，例如是一个图像矩阵；而(y)则表示该数据点(x)表示的标签。以MNIST数据集为例， MNIST数据集包含60,000个图像数据
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2023-08-22 12:42:27
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深度学习基础及数学原理学习笔记常见机器学习方法线性回归损失函数梯度下降梯度Mini-batch的梯度下降法方差、偏差 常见机器学习方法监督学习 已有训练样本，去训练得到一个最优模型，再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出。无监督学习 事先没有任何训练样本。需要直接对数据进行建模。半监督学习 有大量未标记的数据和少量标记的数据。强化学习 设定一个回报函数，通过这个函数来确认是否越来越接近目标。
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2024-07-09 22:05:24
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