Un algoritmo de aprendizaje semisupervisado basado en la máxima discrepancia media novel
Autores: Huang, Qihang; He, Yulin; Huang, Zhexue
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Un algoritmo de aprendizaje semisupervisado basado en la máxima discrepancia media novel
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Propone
Aprendizaje auto-supervisado
Algoritmo SSL
MMD-SSL
Perceptrón multicapa
MMD
Entrenamiento iterativo
Muestras etiquetadas
Consistencia de distribución
Algoritmo de agrupamiento
Conjuntos de datos de referencia
Capacidad de generalización
Precisión de prueba
Valores kappa
Auto-entrenamiento
Co-entrenamiento
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 20
Citaciones: Sin citaciones
Para proporcionar más conocimiento externo para entrenar algoritmos de aprendizaje auto-supervisado (SSL), este documento propone un algoritmo SSL basado en la discrepancia máxima de medias (MMD-SSL), que entrena un clasificador de alto rendimiento refinando iterativamente el clasificador usando muestras no etiquetadas altamente confiables.
Descripción
Para proporcionar más conocimiento externo para entrenar algoritmos de aprendizaje auto-supervisado (SSL), este documento propone un algoritmo SSL basado en la discrepancia máxima de medias (MMD-SSL), que entrena un clasificador de alto rendimiento refinando iterativamente el clasificador usando muestras no etiquetadas altamente confiables.