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- 存在错误标注的伪标签为什么会帮助训练出更好的模型? - 知乎
好的，那很自然地，我们会提出下一个问题，就是什么时候伪标签可能有用，这个其实很多，包括da，semi等等，这里就说semi的场景，也即，带标签的样本本身稀少，不足以涵盖测试集中的所有模式。 subQ1 2：semi场景下为什么模型效果会变差?
- ICLR 2023半监督学习最高分论文FreeMatch: 自适应阈值法
自适应阈值 自适应全局阈值 我们根据以下两个原则设计全局阈值。首先，全局阈值应该与模型对未标记数据的置信度相关，反映整体学习状态。此外，全局阈值应在训练期间稳定增加，以确保在训练后期丢弃噪声伪标签。我们将全局阈值 设置为模型对未标记数据的 平均置信度，其中 表示第 个时间
- 基于伪标签训练的模型，能算Zero-shot吗? - 知乎
在探讨基于伪标签训练的模型是否能算作Zero-shot的问题之前，我们首先需要明确Zero-shot Learning（零样本学习）的定义。 Zero-shot Learning是指在一个类别在训练集中从未出现过的情况下，模型能够利用训练集中的类别与测试集中的类别之间的语义关联来进行识别。
- 机器学习里的弱标签学习，属于半监督学习吗？ - 知乎
这里要提及下： 在训练交叉熵时并没有用真实的标签，而是用伪标签，且伪标签argmax就可以视为真标签，也是可以达到识别目的。 其目的就是：利用伪标签可以实现后续的更新，能让两个学习子任务交互起来。 2 2 C ontrastive Learning for PLL
- GAN生成的数据没有标签怎么用来训练分类模型？ - 知乎
用GAN生成的数据和已有数据集合并在一起输入进CNN里面做分类，但是GAN生成的数据没有标签怎么办？
- 半监督学习-伪标签学习与知识蒸馏的区别？ - 知乎
半监督学习-伪标签学习与知识蒸馏的区别？ 对于Psuedo-label 和知识蒸馏的两篇开山之作中的对于LOSS的定义有什么明显区别？ Psuedo-label中 [公式] 其中y表示有标签数… 显示全部 关注者 15
- 存在错误标注的伪标签为什么会帮助训练出更好的模型? - 知乎
存在错误标注的伪标签为什么会帮助训练出更好的模型? 关于半监督学习和伪标签，综合考虑下面三点： 伪标签可能存在错误。 有监督模型的训练集，是有监督模型看到的。 无标签数据集上的伪标签，是有监督模型学到的。 那… 显示全部 关注者 386 被浏览
- 半监督学习的代码框架是什么？ - 知乎
半监督图像分类中最流行的两个范式：伪标签（Pseudo labeling）和一致性训练（Consistency training）。 伪标签（Pseudo labeling）也称为自训练（Self-training）：无标签数据的Ground Truth是通过预训练的教师网络生成的。
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