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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# 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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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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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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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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# 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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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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# 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
# 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
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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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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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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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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2.2 深度学习基础及数学原理深度学习并没有想象的那么难，甚至比有些传统的机器学习更简单。所用到的数学知识也不需要特别的高深，本章将会一边讲解深度学习中的基本理论，一边通过动手使用PyTorch实现一些简单的理论，本章内容很多，所以只做一个简短的介绍2.2.1 监督学习和无监督学习 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
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2023-10-20 18:13:46
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分类任务部分半监督一.Mixmatch（NeurIPS2019）论文地址：https://arxiv.org/abs/1905.02249Code:https://github.com/YU1ut/MixMatch-pytorch1.对有标数据进行增强 2.给无标数据一个人工标签。通过对一个无标数据增强K次并输入模型得到预测结果，对K次结果进行平均并锐化（Sharpen），得到人工标签。值得注意的
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
1、如果是通道数比较少的网络结构，比如32-64之间，那么这个网络，全精度和半精度，速度差别不会很大，半精度会稍微快个20%的样子。2、如果是通道数比较多的网络结构，比如256-512之间，那么这个网络，全精度和半精度，速度差别会比较明显，半精度是全精度速度的四倍。3、另外batch_size的影响不大。4、增加通道数，全精度inference的时间变化比较大，半精度inference的时间变化比
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2020-07-06 18:20:00
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1.监督需要人工标记的数据2.无监督不需要任何标记的数据，不依赖任何标签值，通过对数据内在特征的挖掘，找到样本间的关系，比如聚类3.半监督学习利用少量有标签的数据和大量无标签的数据来训练网络 一、半监督学习可以分为：直推半监督学习、归纳半监督学习（1）直推半监督学习直推半监督学习(Semi-supervised Learning)只处理样本空间内给定的训练数据，利用训练数据中有类标签的样
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2023-11-23 14:27:10
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经典网络笔记(pytorch)一. 深度学习基本知识1.1 深度学习分类深度学习分为监督学习,无监督学习，半监督学习和强化学习。其中监督学习是通过已有的训练样本去训练得到一个最优的模型，这个模型会将所有的输入映射为输出。无监督学习他与监督学习是完全不同的两个东西，它是在我们之前没有任何的训练样本，而直接对数据进行建模分类。半监督学习是在训练过程中结合了大量大量的未标记的数据和少量的标记数据，和使用
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2023-10-20 17:15:59
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