Méthodes appliquées à l'apprentissage semi-supervisé
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Pi_model
Assemblage temporel pour l'apprentissage semi-supervisé.
VAT
Entraînement contradictoire virtuel : une méthode de régularisation pour un apprentissage supervisé et semi-supervisé.
mean_teacher
Les enseignants moyens sont de meilleurs modèles : les objectifs de cohérence pondérés améliorent les résultats de l'apprentissage en profondeur semi-supervisé.
Mixup
mixup : Au-delà de la minimisation empirique des risques.
ICT
Entraînement à la cohérence d'interpolation pour l'apprentissage semi-supervisé.
Mixmatch
MixMatch : une approche holistique de l'apprentissage semi-supervisé.
Pseudo-labeling
Le pseudo-étiquetage est le processus d'utilisation du modèle de données étiquetées pour prédire les étiquettes des données non étiquetées.
Bienvenu, je m’appelle Eric Soupet et je suis l'administrateur du site elodees.com. elodees.com est un état de l'art de l'Intelligence Artificielle et se veut collaboratif, vous pouvez dès à présent proposer du contenu tels que des articles, des événements, des tutoriels, ... alors n'hésitez pas !
