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。
原创文章，作者：admin，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2019/07/28/%e5%ad%a6%e6%9c%af%e6%8a%a5%e5%91%8a-%e6%97%a0%e7%9b%91%e7%9d%a3%e6%95%b0%e6%8d%ae%e5%a2%9e%e5%bc%ba%e7%a0%94%e7%a9%b6/
This report centers on the “Wireless Traffic Dataset for KRACK and Kr00k Attacks in …
聚类学习作为机器学习中最为常用的算法，已经广泛的应用于许多领域。本文主要介绍聚类的一些基础知识，并且以概率聚类模型为例，并讲解一个聚类算法：基于t分布的熵惩罚最大期望算法，使大家对…
本次报告对联邦学习及其后门攻击方法展开介绍，阐述了联邦学习的发展脉络和三大主要框架，介绍了联邦学习安全性问题及后门攻击分类方法，重点讲解经典的集中式/分布式联邦后门攻击方法，启发思…
这次报告讲解了网络表示学习的基本概念，对LINE算法的原理进行了深入讲解，并对网络表示学习算法的应用场景做了…
本次学术报告对实验室以往在源代码漏洞检测方向的积累做一个总结，展望未来的发展方向，从技术和应用两个视角审查当前源代码漏洞检测面临的问题。进一步从泛化性、细粒度漏洞检测两个方面进行论…
本报告介绍了联邦学习领域后门攻击与防御的基本概念、联邦学习的训练流程，分别聚合规则和聚类规则的后门防御算法进行具体说明，阐述了联邦学习领域后门攻击与防御的发展方向及个人思考。
网络嵌入（Network Embedding）是针对网络中节点进行特征学习的一项新兴的研究任务，它旨在将网络中的节点表示成低维、实值、稠密的向量形式，使得得到的向量形式可以在向量空…
本次报告在程序自动修复场景评估智能体，首先以OpenClaw为例引出Agent，阐释智能体与程序自动修复的内涵、背景及SWE-bench、ACI等基础；随后重点介绍SWE-agen…
虚拟化技术： 初识虚拟化技术 XenAccess介绍 虚拟化安全监控技术小结 漏洞分析与利用： 缓冲区溢出漏洞浅析 …
知识追踪是缓解基础教育普及需求和严重不足的教师数量之间矛盾的一个关键途径。目前，提高知识追踪的个性化水平是研究重点之一。本次报告介绍了两类强化学生个性的知识追踪技术，包括额外个性化…
