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基于改进教师-学生模型的色情音频事件检测
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作者 宫法明 司朋举 李昕 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第2期172-177,共6页
为保障青少年身心健康,国家日益重视色情信息的监管工作。针对传统色情音频检测无法精准定位事件起止时间的问题,提出一种基于半监督学习的改进教师-学生模型。将无标签、弱标签、强标签数据作为训练集输入,通过多层神经网络提取音频的... 为保障青少年身心健康,国家日益重视色情信息的监管工作。针对传统色情音频检测无法精准定位事件起止时间的问题,提出一种基于半监督学习的改进教师-学生模型。将无标签、弱标签、强标签数据作为训练集输入,通过多层神经网络提取音频的帧、段特征,随后迭代优化帧、段所产生的分类损失以及教师-学生模型和段分类模型之间的一致性损失。在真实数据集上,实验结果表明当时间容忍度为5 s时,色情类别召回率达到94.3%,F1得分可达到83.4%。 展开更多
关键词 色情音频检测 半监督学习 教师-学生模型
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基于层一致性平均教师模型的半监督岩石薄片图像分类
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作者 严子杰 王杨 +1 位作者 陈雁 张翀 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期27-38,共12页
传统的岩石薄片图像分类依赖于大量人工标记的图像样本,这种方式受制于标记人员的经验和能力,且无法通过不断增加的未标记岩石薄片图像样本实现分类能力的可扩展式增强。该文提出的在平均教师(mean teacher, MT)模型的基础上,通过在无... 传统的岩石薄片图像分类依赖于大量人工标记的图像样本,这种方式受制于标记人员的经验和能力,且无法通过不断增加的未标记岩石薄片图像样本实现分类能力的可扩展式增强。该文提出的在平均教师(mean teacher, MT)模型的基础上,通过在无监督损失中添加层一致性正则化项的方式约束师生模型的层次结构,实现对未标记数据信息的有效利用。消融实验和层一致性平均教师(hierarchy consistency mean teacher, HCMT)模型对比实验结果表明,层一致性正则化方法利用了未标记数据的有效信息,提升了MT模型的分类效果,使得HCMT模型可以在半标记数据集中获得如全标记数据集相似的分类能力。该实验表明,半监督学习模型利用大量未标记岩石薄片图像数据可以提升模型分类的能力。 展开更多
关键词 半监督学习 平均教师模型 岩石薄片图像分类 层一致性方法
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基于Mean Teacher的半监督左心房分割算法分析
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作者 宋鑫 孙鹏 +2 位作者 苏云天 黄杰 陈真诚 《电子技术(上海)》 2024年第2期114-115,共2页
阐述基于Mean Teacher设计一种新的半监督分割框架,用于从3D MRI图像中分割出左心房。它使用改进的V-Net网络作为骨干网络,缓解原始模型计算时参数过多、计算量过大的状况,结合置信学习模块来解决噪声标签导致的分割性能下降问题。该方... 阐述基于Mean Teacher设计一种新的半监督分割框架,用于从3D MRI图像中分割出左心房。它使用改进的V-Net网络作为骨干网络,缓解原始模型计算时参数过多、计算量过大的状况,结合置信学习模块来解决噪声标签导致的分割性能下降问题。该方法相较其他半监督方法,具有更好的分割效果。 展开更多
关键词 半监督学习 mean teacher模型 左心房分割
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基于知识蒸馏的DoH流量分类
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作者 谢艳莉 孙璇 《北京信息科技大学学报(自然科学版)》 2024年第5期95-102,共8页
为应对传统深度学习方法在DoH流量分类中面临的对大量标注数据的依赖、过拟合风险高和模型解释性差等挑战,提出了一种基于知识蒸馏的DoH流量分类方法。首先,设计了一个包含2个卷积层和2个全连接层的卷积神经网络(convolutional neural n... 为应对传统深度学习方法在DoH流量分类中面临的对大量标注数据的依赖、过拟合风险高和模型解释性差等挑战,提出了一种基于知识蒸馏的DoH流量分类方法。首先,设计了一个包含2个卷积层和2个全连接层的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),用于学生模型与教师模型训练。其次,初始化学生模型和教师模型,使教师模型为学生模型的深度拷贝且参数固定。最后,通过分类损失和一致性损失的加权和进行训练,并使用指数移动平均更新教师模型参数,以提供更稳定的指导。在CIRA-CIC-DoHBrw-2020数据集上的实验结果表明,相较于传统1D-CNN模型,该方法的精确率、召回率、F1分数分别提升了0.13、0.63、0.40百分点,证明了知识蒸馏在提升模型性能方面的有效性。 展开更多
关键词 知识蒸馏 DoH流量分类 卷积神经网络 均值教师模型
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基于多教师网络模型的半监督语义分割方法
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作者 许华杰 肖毅烽 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第12期279-284,共6页
基于一致性正则化的方法在半监督语义分割任务中展现出了较好的性能,这类方法通常涉及两个角色:一个显式或隐式的教师网络和一个学生网络。其中学生网络通过最小化两个网络对不同扰动样本预测结果之间的一致性损失实现训练。但是来自单... 基于一致性正则化的方法在半监督语义分割任务中展现出了较好的性能,这类方法通常涉及两个角色:一个显式或隐式的教师网络和一个学生网络。其中学生网络通过最小化两个网络对不同扰动样本预测结果之间的一致性损失实现训练。但是来自单个教师网络的不可靠预测可能会导致学生网络学习到错误的信息。通过将平均教师模型MT的单教师网络扩展为多教师网络,提出了多平均教师网络(Multiple Mean Teacher Network,MMTNet)模型,使学生网络从多个教师网络的平均预测结果进行学习,有效降低单个教师网络预测错误的影响。此外,MMTNet通过对无标签数据进行强、弱数据增强的方式对无标签数据进行数据扰动,增加了无标签数据的多样性,在一定程度上缓解了学生网络和教师网络之间存在的耦合问题,避免了学生网络对教师网络的过度拟合,从而进一步降低了教师网络进行伪标签预测错误时所产生的影响。在PASCAL VOC 2012扩充数据集上的实验结果表明,所提出的多平均教师网络MMTNet模型可获得比其他目前主流的半监督语义分割方法更高的平均交并比,且实际分割效果更优。 展开更多
关键词 半监督学习 语义分割 平均教师模型 多教师网络 一致性正则化
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基于双模型交互学习的半监督医学图像分割 被引量:1
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作者 方超伟 李雪 +2 位作者 李钟毓 焦李成 张鼎文 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期805-819,共15页
在医学图像中,器官或病变区域的精准分割对疾病诊断等临床应用有着至关重要的作用,然而分割模型的训练依赖于大量标注数据.为减少对标注数据的需求,本文主要研究针对医学图像分割的半监督学习任务.现有半监督学习方法广泛采用平均教师模... 在医学图像中,器官或病变区域的精准分割对疾病诊断等临床应用有着至关重要的作用,然而分割模型的训练依赖于大量标注数据.为减少对标注数据的需求,本文主要研究针对医学图像分割的半监督学习任务.现有半监督学习方法广泛采用平均教师模型,其缺点在于,基于指数移动平均(Exponential moving average,EMA)的参数更新方式使得老师模型累积学生模型的错误知识.为避免上述问题,提出一种双模型交互学习方法,引入像素稳定性判断机制,利用一个模型中预测结果更稳定的像素监督另一个模型的学习,从而缓解了单个模型的错误经验的累积和传播.提出的方法在心脏结构分割、肝脏肿瘤分割和脑肿瘤分割三个数据集中取得优于前沿半监督方法的结果.在仅采用30%的标注比例时,该方法在三个数据集上的戴斯相似指标(Dice similarity coefficient,DSC)分别达到89.13%,94.15%,87.02%. 展开更多
关键词 半监督学习 医学图像分割 双模型交互学习 平均教师
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基于半监督深度学习的木马流量检测方法 被引量:4
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作者 谷勇浩 黄博琪 +3 位作者 王继刚 田甜 刘焱 吴月升 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2022年第6期1329-1342,共14页
针对木马流量检测技术存在人工提取特征不够准确、大量标记样本获取困难、无标记样本没有充分利用、模型对于未知样本识别率较低等问题,提出基于半监督深度学习的木马流量检测方法,利用大量未标记网络流量用于模型训练.首先,采用基于mea... 针对木马流量检测技术存在人工提取特征不够准确、大量标记样本获取困难、无标记样本没有充分利用、模型对于未知样本识别率较低等问题,提出基于半监督深度学习的木马流量检测方法,利用大量未标记网络流量用于模型训练.首先,采用基于mean teacher模型的检测方法提高检测准确率;然后,为解决mean teacher模型中采用随机噪声导致模型泛化能力不足的问题,提出基于虚拟对抗mean teacher模型的检测方法;最后,通过实验验证所提半监督深度学习检测方法在少标记样本下的二分类、多分类以及未知样本检测任务中具有更高的准确率.此外,基于虚拟对抗mean teacher模型的检测方法在多分类任务中比原始mean teacher模型表现出更强的泛化性能. 展开更多
关键词 木马流量检测 深度学习 半监督模型 mean teacher 虚拟对抗训练
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信息化环境下高校教师教育技术能力培养 被引量:46
8
作者 周红春 《现代教育技术》 CSSCI 2010年第6期139-143,共5页
当前高校教师的教育技术能力相对不足,不但影响了教师专业化的发展,同时也影响了教育现代化的进程。如何快速提升高校教师的教育技术能力,是目前急待解决的问题。文章阐述了高校教师教育技术能力培养的内涵、方法与措施,结合暨南大学教... 当前高校教师的教育技术能力相对不足,不但影响了教师专业化的发展,同时也影响了教育现代化的进程。如何快速提升高校教师的教育技术能力,是目前急待解决的问题。文章阐述了高校教师教育技术能力培养的内涵、方法与措施,结合暨南大学教师教育技术培训实践,从培训目标和内容的重新设置、培训的模式与评价方式的改革、培训的组织等方面进行探讨,并提出建设性的意见和建议。 展开更多
关键词 高校教师 教育技术能力培养 内涵 方法 培训模式
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论教师人格的意义与塑造途径
9
作者 曹忠义 《信阳师范学院学报(哲学社会科学版)》 2008年第6期46-48,共3页
教师人格对教育对象具有表率、影响以及强制与感化作用,因而教师人格塑造具有重要的意义;新形势下塑造完美教师人格有如下途径:加强思想道德教育,提高思想道德和理论水平;树立以身作则、为人师表的道德风尚;强化教师的职业意识;增强创... 教师人格对教育对象具有表率、影响以及强制与感化作用,因而教师人格塑造具有重要的意义;新形势下塑造完美教师人格有如下途径:加强思想道德教育,提高思想道德和理论水平;树立以身作则、为人师表的道德风尚;强化教师的职业意识;增强创新意识。 展开更多
关键词 教师 人格塑造 意义 途径
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VFP课程教学方法研究
10
作者 桑国珍 李继玲 《中国科教创新导刊》 2008年第20期80-80,共1页
VFP是高等学校一门重要的程序设计课程。本文提出一些VFP课堂教学方法和体会,旨在提高学生的程序设计能力。遵循以教师为主导、学生为主体的教学模式便于培养具有创新思维和创新能力的创造型人才。同时,要重视实践教学环节。
关键词 VFP 教学方法 教学模式 主导-主体
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西安高校教学建筑冬季室内热环境研究 被引量:5
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作者 蒋婧 牛淑佳 +2 位作者 狄育慧 李维 李东林 《西安工程大学学报》 CAS 2020年第6期20-26,共7页
为获得冬季高校教学建筑室内热环境现状及学生对室内热环境评价,选取西安市某高校教室作为研究对象,对冬季教室内的温度、湿度、空气流速和黑球温度等其他热环境参数进行现场数据测试记录,并同时以调查问卷的形式对151名学生的穿衣情况... 为获得冬季高校教学建筑室内热环境现状及学生对室内热环境评价,选取西安市某高校教室作为研究对象,对冬季教室内的温度、湿度、空气流速和黑球温度等其他热环境参数进行现场数据测试记录,并同时以调查问卷的形式对151名学生的穿衣情况和对室内热环境的主观评价进行研究。结果显示:西安市教室冬季预测和实测热中性温度分别为17.0℃和16.3℃,平均服装热阻为1.2 clo,表明在寒冷的气候条件、学生的衣着习惯和心理期望等因素作用下,高校学生对此偏冷环境形成适应性;高校学生对冬季教室内湿度、温度、气味等情况不满意度较高,学生适应性行为主要以加湿、喝热饮、开门窗、局部加热和轻度活动为主。根据该实际情况给出西安高校学生平均热感觉适应性模型,为高校教室室内设计参数标准提供依据。 展开更多
关键词 热环境 中性温度 热舒适模型 平均热感觉 预计适应性平均热感觉
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基于伪标签的可防御稳定网络
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作者 刘佳美 孙涵 林磊 《计算机技术与发展》 2022年第6期34-38,共5页
针对域自适应问题中无法较好地同时提升模型迁移能力和防御攻击能力导致其在目标域中不稳定且易受攻击的问题,提出了一种基于伪标签的可防御稳定网络。在条件域对抗网络的框架下,首先通过高斯混合模型对经过预训练输出的源域特征和目标... 针对域自适应问题中无法较好地同时提升模型迁移能力和防御攻击能力导致其在目标域中不稳定且易受攻击的问题,提出了一种基于伪标签的可防御稳定网络。在条件域对抗网络的框架下,首先通过高斯混合模型对经过预训练输出的源域特征和目标域特征进行共同聚类,得到基于类别概率的软伪标签来引入更为可靠的目标域信息,以拉近两域之间的距离;接着将源域和目标域数据输入学生网络和教师网络,教师网络参数根据历史上学生网络参数通过指数移动平均方法迭代更新,通过约束特征的类内一致性以减轻错误的伪标签带来的不利影响;与此同时,采用主动防御的思想,在训练中增加源域的对抗样本,使模型学习到更鲁棒的特征,提高其在目标域数据对对抗攻击的防御能力。在Office-31数据集上的实验结果表明,所提出的基于伪标签的可防御稳定网络能够有效提高模型的迁移能力和防御能力,从两个不同的方面提高了网络的鲁棒性。 展开更多
关键词 域自适应 聚类算法 伪标签 平均教师模型 主动防御
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Thinking Fast and Slow in Computer Problem Solving
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作者 Maria Csernoch 《Journal of Software Engineering and Applications》 2017年第1期11-40,共30页
Research in spreadsheet management proved that the overuse of slow thinking, rather than fast thinking, is the primary source of erroneous end-user computing. However, we found that the reality is not that simple. To ... Research in spreadsheet management proved that the overuse of slow thinking, rather than fast thinking, is the primary source of erroneous end-user computing. However, we found that the reality is not that simple. To view end-user computing in its full complexity, we launched a project to investigate end-user education, training, support, activities, and computer problem solving. In this project we also set up the base and mathability-extended typology of computer problem solving approaches, where quantitative values are assigned to the different problem solving methods and activities. In this paper we present the results of our analyses of teaching materials collected in different languages from all over the world and our findings considering the different problem solving approaches, set in the frame of different thinking modes, the characteristics of expert teachers, and the meaning system model of teaching approaches. Based on our research, we argue that the proportions of fast and slow thinking and most importantly their manifestation are responsible for erroneous end-user activities. Applying the five-point mathability scale of computer problem solving, we recognized slow thinking activities on both tails and one fast thinking approach between them. The low mathability slow thinking activities, where surface navigation and language details are focused on, are widely accepted in end-user computing. The high mathability slow thinking problem solving activities, where the utilization of concept based approaches and schema construction take place, is hardly detectable in end-user activities. Instead of building up knowledge which requires slow thinking and then using the tools with fast thinking, end-users use up their slow thinking in aimless wandering in huge programs, making wrong decisions based on their untrained, clueless intuition, and distributing erroneous end-user documents. We also found that the dominance of low mathability slow thinking activities has its roots in the education system and through this we point out that we are in great need of expert teachers and institutions and their widely accepted approaches and methods. 展开更多
关键词 COMPUTER Problem Solving End-User Computing Teaching Materials Mathability meanING System model EXPERT teacherS
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主体性教学模式的心理学意义
14
作者 张相学 《漯河职业技术学院学报》 2002年第2期53-55,共3页
主体性教学凸现出我国教学研究的时代追求 ,主体性教学模式的构建与实施促进了中小学教学实践的返璞归真。主体性教学模式的精神实质表现于预期、操作和反审三大系统的相互支持 ;主体性教学模式的构建意义在于强调了教与学的匹配关系、... 主体性教学凸现出我国教学研究的时代追求 ,主体性教学模式的构建与实施促进了中小学教学实践的返璞归真。主体性教学模式的精神实质表现于预期、操作和反审三大系统的相互支持 ;主体性教学模式的构建意义在于强调了教与学的匹配关系、已有经验的工具性作用和学生主体的主动建构 ;培育具有主体性教学的意识、能力和价值观的教师 。 展开更多
关键词 主体性教学模式 心理学意义 主体性教师
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关于农村中小学教师校本课程开发培训的思考
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作者 马希良 李玉花 《上海教育评估研究》 2015年第1期58-61,共4页
开展农村中小学教师校本课程开发培训势在必行,它关乎新课改的落实,关乎农村中小学学校的特色建设。通过培训使农村中小学教师厘清校本课程的内涵、目的及意义,也可使农村中小学教师明确农村学校校本课程的开发从哪里入手。对农村中小... 开展农村中小学教师校本课程开发培训势在必行,它关乎新课改的落实,关乎农村中小学学校的特色建设。通过培训使农村中小学教师厘清校本课程的内涵、目的及意义,也可使农村中小学教师明确农村学校校本课程的开发从哪里入手。对农村中小学教师校本课程开发培训秉持为"三农"服务基本理念,培训课程开发的基本模式借鉴深圳市龙岗区教师进修学校的经验,采用企业培训模式,即集群式模块课程模式和纳德拉重要事件模式。 展开更多
关键词 农村中小学教师 校本课程开发培训 目的意义 切入点 模式探索
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后方法背景下“声义形用”四位一体汉语词汇教学模式探究
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作者 尹春梅 谷陵 《汉语国际传播研究》 2023年第1期77-88,共12页
后方法鼓励教师将课堂教学实践理论化,将教学理论知识实践化。后方法时代“方法已死”,但作为后方法时代的教师,可在前人教学法资源包基础上不断反思提炼出最适合的教学模式。文章基于国际汉语教学实践尝试建构了“声义形用”四位一体... 后方法鼓励教师将课堂教学实践理论化,将教学理论知识实践化。后方法时代“方法已死”,但作为后方法时代的教师,可在前人教学法资源包基础上不断反思提炼出最适合的教学模式。文章基于国际汉语教学实践尝试建构了“声义形用”四位一体的汉语词汇教学模式,该模式既立足词汇自身音形义的内向型建构,也关注词汇作为语言单位的外向型组合,模式还注重在具体词义搭配中体验词语充当句法成分的功能,使学生通过语感自下而上建构语法规则。文章对教学模式进行理论界定、探索发现及反观评价的探究方式是进行实践反思并生成教学理论的有益尝试,也能够为后方法时代国际中文教师自主发展提供范例。 展开更多
关键词 后方法 声义形用 汉语词汇 教学模式 教师发展
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用于视网膜血管分割的半监督深度学习框架 被引量:2
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作者 吕佳 刘耀文 《光电子.激光》 CAS CSCD 北大核心 2022年第11期1207-1214,共8页
针对目前视网膜血管分割任务中伪标签质量参差不齐,获得高质量的伪标签需要经过筛选的问题,本文提出了一种新的用于视网膜血管分割的半监督深度学习框架。该框架采用分而治之的思想来处理数据,针对有标签数据,采用传统的深度学习方法;... 针对目前视网膜血管分割任务中伪标签质量参差不齐,获得高质量的伪标签需要经过筛选的问题,本文提出了一种新的用于视网膜血管分割的半监督深度学习框架。该框架采用分而治之的思想来处理数据,针对有标签数据,采用传统的深度学习方法;针对无标签数据,采用Mean teacher模型,通过对比同一输入的不同形态输出,让模型学习无标签数据之间的共同特征,避免了采用伪标签技术带来的筛选过程。本文将U型网络(u-neural networks,U-Net)、Dense-Net和Ladder-Net 3个基准网络放入该框架,在DRIVE和CHASEDB1数据集上进行训练测试,均取得了较好的分割效果,表明本文框架具有提高网络区分不同阈值像素的能力。 展开更多
关键词 视网膜血管分割 半监督学习 U型网络(U-Net) mean teacher模型 伪标签
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教师的文化知识:创造教学的当下意义及其改进的无限可能——密西根大学Kathryn M.Anderson-Levitt教授访谈 被引量:1
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作者 王艳玲 《全球教育展望》 CSSCI 北大核心 2011年第10期3-11,共9页
凯瑟琳M.安德森-莱维特教授从教育人类学的视角研究教师知识及其教学。她将教师的文化知识定义为教师所具有的知识、信念、态度,以及教师用以完成教学的实践中的知识;它包括教师从教育学院和实际工作中获得的专业知识,也包含了对课堂、... 凯瑟琳M.安德森-莱维特教授从教育人类学的视角研究教师知识及其教学。她将教师的文化知识定义为教师所具有的知识、信念、态度,以及教师用以完成教学的实践中的知识;它包括教师从教育学院和实际工作中获得的专业知识,也包含了对课堂、儿童和教学的常识性理解和想当然的知识。她通过人类学的田野研究,得出教师文化知识的五个类别:安排学年课程的知识、组织教学活动的知识、评价学生学习的知识,解释并补救学业失败的知识,以及实践中的知识。她发现,存在着一种对学校教育的跨国理解,或者说,存在着全球化的共同的教育话语,但是在本土层面,学校教学和改革却存在深刻的文化差异。 展开更多
关键词 教学的文化知识 当下意义 全球模式 文化差异 教师发展
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