Pseudo Label(2013)

#PseudoLabel #semisupervised #Classification >> labeled data와 unlabeled data를 지도 학습 방법으로 동시에 학습하는 신경망. unlabeled data는 매번 가중치 업데이트마다 예측 확률이 가장 높은 클래스를 label로 사용 >> 손실 함수에서 상수인 a(t)를 추가하여 균형을 조절함. 적당히 늘려가면 local minima에 빠지는 것을 예방해준다고함. >> class boundary가 Low-Density regions에 있어야함. >> 오버피팅을 막아주는 느낌인데, 아직 정확히 이해안됨. https://lv99.tistory.com/79 Semi-Supervised Learning(준지도학습)과 Pseudo-labeling(수도레이블링) 개념정리 1. 레이블과 학습 지도학습(Supervised Learning)은 정답 레이블 데이터가 있는 학습을 말하고, 비지도학습(Unsupervised Learning)은 정답 레...

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