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 和 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）。