当前位置: 首页 > news >正文

机器学习之自训练协同训练

前言

        监督学习往往需要大量的标注数据, 而标注数据的成本比较高 因此 利用大量的无标注数据来提高监督学习的效果有着十分重要的意义. 这种利用少量标注数据和大量无标注数据进行学习的方式称为 半监督学习 Semi-Supervised Learning, SSL ). 本文将介绍两种半监督学习算法 自训练和协同训练

自训练

        自训练(Self-training )是一种半监督学习的方法,它通过结合有标签数据和无标签数据来提高模型的性能。在自训练中,首先使用有标签数据进行初始模型的训练,然后使用该模型对无标签数据进行预测,并将置信度较高的预测结果作为伪标签加入到有标签数据集中,再重新训练模型。通过迭代这个过程,逐步扩充有标签数据集和改进模型。
自训练流程图

协同训练

        协同训练 Co-Training 是自训练的一种改进方法 通过两个基于不同 视角 view 的分类器来互相促进.
        由于不同视角的条件独立性, 在不同视角上训练出来的模型就相当于从不同视角来理解问题, 具有一定的互补性 协同训练就是利用这种互补性来进行自训练的一种方法.
        首先在训练集上根据不同视角分别训练两个模型𝑓 1 𝑓 2 ,然后用 𝑓 1 和 𝑓2 在无标注数据集上进行预测,各选取预测置信度比较高的样本加入训练集,重新训练两个不同视角的模型,并不断重复这个过程.
协同训练结构图

协同训练的基本框架如下:

1. 初始阶段:将有标签数据集随机分成两个子集,分别为视角 1 和视角 2 。使用视角 1 的特征训练模型 1 ,使用视角 2 的特征训练模型 2
2. 交替迭代:在每次迭代中,使用已训练好的模型对无标签数据进行预测,并选择置信度较高的样本加入到相应的视角的有标签数据集中。
3. 模型更新:使用扩充后的有标签数据集重新训练模型 1 和模型 2
4. 重复步骤 2 和步骤 3 ,直到满足停止条件(如达到最大迭代次数或模型性能不再提升)。

相关文章:

机器学习之自训练协同训练

前言 监督学习往往需要大量的标注数据, 而标注数据的成本比较高 . 因此 , 利用大量的无标注数据来提高监督学习的效果有着十分重要的意义. 这种利用少量标注数据和大量无标注数据进行学习的方式称为 半监督学习 ( Semi…...

ubuntu 通过apt-get快速安装 docker

在使用 apt-get 安装 Docker 之前,你需要确保你的系统已经准备好并且已经更新了软件包列表。以下是在 Ubuntu 系统上使用 apt-get 安装 Docker 的步骤: 更新软件包列表: sudo apt-get update 安装依赖软件包,以确保可以通过 HTTPS 使用存储库: sudo apt-get install apt-t…...

C++医院影像科PACS源码:三维重建、检查预约、胶片打印、图像处理、测量分析等

PACS连接DICOM接口的医疗器械(如CT、MRI、CR、DR、DSA、各种窥镜成像系统设备等),实现图像无损传输,实现DICOM胶片打印机回传打印功能,支持各种图像处理,可以进行窗技术调节,与登记台管理系统共…...

企业聊天应用程序使用 Kubernetes

1. 客户端-服务器工作流程 客户端:在我们的架构中,客户端可以分为三种类型:iOS 和 Android 移动应用程序以及 Web 聊天。移动应用程序首先通过 API 网关服务与服务器进行通信,其中客户端会生成一个访问令牌,该令牌将授…...

记录用命令行将项目打包成war包

记录用命令行将项目打包成war包 找到项目的pom.xml 在当前路径下进入cmd 输入命令 mvn clean package 发现报错了 Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-war-plugin:2.2:war (default-war) on project MMS: Error assembling WAR: webxml attribute is req…...

Linux基础知识笔记

Linux基础知识笔记 介绍/dev/null作用2>&1作用 介绍 记录linux基础知识,持续更新中… /dev/null作用 /dev/null 是一个特殊的设备文件,可以将数据重定向到这个文件中,从而实现将输出或错误信息丢弃的效果。在 Linux 系统中&#xf…...

Laya3.0 入门教程

点击play箭头 点击右边的开发者工具 就会弹出 chrome的调试窗口 然后定位到你自己的ts文件 直接在ts里断点即可 不需要js文件 如何自动生成代码? 比如你打开一个新项目 里面显示的是当前场景 只需要点击 UI运行时 右边的框就可以了 他会自动弹窗提示你 创建一个文…...

3D全景虚拟样板间展销系统扩展用户市场范围

VR样板间,能够真实还原现场,定制需要的场景。让一切比真实更真实。用户可以720度看房,自由行走在空间里,直观感受各空间的大小,看到自己家中的“未来样子”,同时通过操控手柄,控制整个智能家居系…...

如何编写lua扩展库

很多人都听过lua,也见过lua脚本,但可能不理解为什么lua脚本里面会有这么多没见过的函数, 而且这些函数功能是如此强大,能上天入地,无所不能 其实这些函数并不是lua自带的,都是由程序作者造出来的隐藏在了他们的主程序里 一般运行lua脚本,我们会使用自带的解释器,当你拿到一份…...

Java List 中存不同的数据类型

在最近的实践中&#xff0c;有人突然问了一个问题&#xff1a; 在 Java 的 List 中可以存不同的数据类型吗&#xff1f; 这个问题突然给问到了&#xff0c;我们都知道 Java 中的 List 中存的是对象&#xff0c;通常我们定义都会这样的定义&#xff1a; List<String> t…...

pyqt5:openpyxl 读取 Excel文件,显示在 QTableWidget 中

pip install openpyxl openpyxl-3.1.2-py2.py3-none-any.whl (249 kB) et_xmlfile-1.1.0-py3-none-any.whl (4.7 kB) 摘要&#xff1a;A Python library to read/write Excel 2010 xlsx/xlsm files pip install pyqt5; pip install pyqt5-tools; 编写 openpyxl_pyqt5.py 如…...

在RabbitMQ中使用新的MQTT 5.0功能

MQTT是物联网&#xff08;IoT&#xff09;的标准协议&#xff0c;是轻量级的&#xff0c;协议头很小&#xff0c;可以节省网络带宽。MQTT也很有效&#xff0c;与其他消息传递协议相比&#xff0c;客户端通过更短的握手进行连接和身份验证。 以下是本文介绍的MQTT 5.0功能列表&…...

flinkcdc 体验

0 flink版本 踩雷 java代码操作 flink Table/SQL API 和 DataStream API 编写程序后&#xff0c;打成jar包丢到flink集群运行&#xff0c;报错首选需要考虑flink集群版本和 jar包中maven依赖的版本是否一致。 目前网上flink、flinkcdc相关博文绝大部分是基于flink1.13、1.14编…...

Kafka知识补充

如何避免 Rebalance 最简单粗暴的就是 &#xff1a; 减少组成员数量发生变化 每个 Consumer 实例都会定期地向 Coordinator 发送心跳请求&#xff0c;表明它还存活着。如果某个 Consumer 实例不能及时地发送这些心跳请求&#xff0c;Coordinator 就会认为该 Consumer 已经“死…...

【MAC】升级 Mac os 后报错

背景 17 年买的 mac&#xff0c;发现很多软件都无法安装&#xff0c;于是升级 mac os 到 10.13&#xff0c;从官网下载 10.13 版本&#xff0c;之后升级&#xff0c;升级还算顺利。但使用 git 的时候发现出现问题了。 问题 使用 git 出现如下错误 xcrun: error: invalid ac…...

LeetCode(力扣)416. 分割等和子集Python

LeetCode416. 分割等和子集 题目链接代码 题目链接 https://leetcode.cn/problems/partition-equal-subset-sum/ 代码 class Solution:def canPartition(self, nums: List[int]) -> bool:sum 0dp [0]*10001for num in nums:sum numif sum % 2 1:return Falsetarget …...

Redis之缓存一致性

Redis之缓存一致性 1 缓存更新策略1.1 内存淘汰1.2 过期删除1.3 主动更新1.4 三种缓存更新策略的对比 2 更新缓存的两种方式3 缓存更新策略的实现方式3.1 先更新DB&#xff0c;后更新缓存3.2 先更新DB&#xff0c;后删除缓存3.3 先更新缓存&#xff0c;后更新DB3.4 先删除缓存&…...

LeetCode-199-二叉树的右视图

题目描述&#xff1a; 题目链接&#xff1a;LeetCode-199-二叉树的右视图 解题思路&#xff1a; 在 102 的基础之上进行改进&#xff0c;一维数组每次只保存 size1 时候的值 代码实现&#xff1a; class Solution {public List<Integer> rightSideView(TreeNode root) {i…...

二叉树的最近公共祖先

&#x1f388;个人主页:&#x1f388; :✨✨✨初阶牛✨✨✨ &#x1f43b;强烈推荐优质专栏: &#x1f354;&#x1f35f;&#x1f32f;C的世界(持续更新中) &#x1f43b;推荐专栏1: &#x1f354;&#x1f35f;&#x1f32f;C语言初阶 &#x1f43b;推荐专栏2: &#x1f354;…...

C++ 补充 反向迭代器的实现

阅前提要&#xff1a; 本文主要是对list和vector的实现的补充&#xff0c;以代码实现为主&#xff0c;注释为辅&#xff0c;如果对vector&#xff0c;list底层实现感兴趣的可以自行阅读&#xff0c;代码量有点大&#xff0c;请大家耐心查看&#xff0c;对理解语言很有帮助&…...

网络六边形受到攻击

大家读完觉得有帮助记得关注和点赞&#xff01;&#xff01;&#xff01; 抽象 现代智能交通系统 &#xff08;ITS&#xff09; 的一个关键要求是能够以安全、可靠和匿名的方式从互联车辆和移动设备收集地理参考数据。Nexagon 协议建立在 IETF 定位器/ID 分离协议 &#xff08;…...

基础测试工具使用经验

背景 vtune&#xff0c;perf, nsight system等基础测试工具&#xff0c;都是用过的&#xff0c;但是没有记录&#xff0c;都逐渐忘了。所以写这篇博客总结记录一下&#xff0c;只要以后发现新的用法&#xff0c;就记得来编辑补充一下 perf 比较基础的用法&#xff1a; 先改这…...

屋顶变身“发电站” ,中天合创屋面分布式光伏发电项目顺利并网!

5月28日&#xff0c;中天合创屋面分布式光伏发电项目顺利并网发电&#xff0c;该项目位于内蒙古自治区鄂尔多斯市乌审旗&#xff0c;项目利用中天合创聚乙烯、聚丙烯仓库屋面作为场地建设光伏电站&#xff0c;总装机容量为9.96MWp。 项目投运后&#xff0c;每年可节约标煤3670…...

如何为服务器生成TLS证书

TLS&#xff08;Transport Layer Security&#xff09;证书是确保网络通信安全的重要手段&#xff0c;它通过加密技术保护传输的数据不被窃听和篡改。在服务器上配置TLS证书&#xff0c;可以使用户通过HTTPS协议安全地访问您的网站。本文将详细介绍如何在服务器上生成一个TLS证…...

【Java_EE】Spring MVC

目录 Spring Web MVC ​编辑注解 RestController RequestMapping RequestParam RequestParam RequestBody PathVariable RequestPart 参数传递 注意事项 ​编辑参数重命名 RequestParam ​编辑​编辑传递集合 RequestParam 传递JSON数据 ​编辑RequestBody ​…...

AI编程--插件对比分析:CodeRider、GitHub Copilot及其他

AI编程插件对比分析&#xff1a;CodeRider、GitHub Copilot及其他 随着人工智能技术的快速发展&#xff0c;AI编程插件已成为提升开发者生产力的重要工具。CodeRider和GitHub Copilot作为市场上的领先者&#xff0c;分别以其独特的特性和生态系统吸引了大量开发者。本文将从功…...

uniapp中使用aixos 报错

问题&#xff1a; 在uniapp中使用aixos&#xff0c;运行后报如下错误&#xff1a; AxiosError: There is no suitable adapter to dispatch the request since : - adapter xhr is not supported by the environment - adapter http is not available in the build 解决方案&…...

【论文阅读28】-CNN-BiLSTM-Attention-(2024)

本文把滑坡位移序列拆开、筛优质因子&#xff0c;再用 CNN-BiLSTM-Attention 来动态预测每个子序列&#xff0c;最后重构出总位移&#xff0c;预测效果超越传统模型。 文章目录 1 引言2 方法2.1 位移时间序列加性模型2.2 变分模态分解 (VMD) 具体步骤2.3.1 样本熵&#xff08;S…...

Chromium 136 编译指南 Windows篇:depot_tools 配置与源码获取(二)

引言 工欲善其事&#xff0c;必先利其器。在完成了 Visual Studio 2022 和 Windows SDK 的安装后&#xff0c;我们即将接触到 Chromium 开发生态中最核心的工具——depot_tools。这个由 Google 精心打造的工具集&#xff0c;就像是连接开发者与 Chromium 庞大代码库的智能桥梁…...

LOOI机器人的技术实现解析:从手势识别到边缘检测

LOOI机器人作为一款创新的AI硬件产品&#xff0c;通过将智能手机转变为具有情感交互能力的桌面机器人&#xff0c;展示了前沿AI技术与传统硬件设计的完美结合。作为AI与玩具领域的专家&#xff0c;我将全面解析LOOI的技术实现架构&#xff0c;特别是其手势识别、物体识别和环境…...