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一种结合GAN和伪标签的深度半监督模型研究
被引量:
2
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摘要
深度学习的发展依赖于数据,尤其需要大量有标注的样本以支撑模型的训练。在很多领域,标注样本是高成本的,但与此同时存在大量而廉价的无标注数据。半监督学习能有效利用无标注数据以提升分类器的性能,符合应用场景的诉求。
作者
杨灿
机构地区
上海市世界外国语中学
出处
《中国科技信息》
2020年第17期79-83,共5页
China Science and Technology Information
关键词
半监督学习
标注数据
深度学习
分类器
应用场景
半监督模型
样本
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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