面对渴求大量数据的深度学习，数据扩增方法可以缓和一部分需求，但数据扩增方法往往只应用在有监督学习设定中，带来的提升也较为有限。GoogleAI最新提出了一种在半监督学习设定中，把数据扩增方法运用在未标注数据上的新方法。他们的方法，无监督数据扩增 UDA，会鼓励模型面对未标注数据和扩增过的未标注数据时产生一致的预测。与此前使用高斯噪声和 dropout 噪声的方法不同，UDA 有一些小的调整，它借助目前最先进的数据扩增方法产生了难度更高、更真实的噪声。这些小调整让 UDA 在六种语言任务、三种视觉任务中都带来了显著的表现提升，即便使用到的有标注数据集非常小。
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