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深度学习的发展依赖于数据,尤其需要大量有标注的样本以支撑模型的训练。在很多领域,标注样本是高成本的,但与此同时存在大量而廉价的无标注数据。半监督学习能有效利用无标注数据以提升分类器的性能,符合应用场景的诉求。
一种结合GAN和伪标签的深度半监督模型研究
【摘 要】
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深度学习的发展依赖于数据,尤其需要大量有标注的样本以支撑模型的训练。在很多领域,标注样本是高成本的,但与此同时存在大量而廉价的无标注数据。半监督学习能有效利用无标
【机 构】
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上海市世界外国语中学
【出 处】
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中国科技信息
【发表日期】
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2020年17期
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