弱监督技术方法

当前监督学习技术已经取得了巨大的成功,但是值得注意的是,由于数据标注过程的成本太高,很多任务很难获得如全部真值标签这样的强监督信息。而无监督学习由于学习过程太过困难,它的发展缓慢。因此,希望机器学习技术能够在弱监督状态下工作。本报告介绍了弱监督学习中的三个问题及解决方法,以及半监督技术的前提假设和具体的三种算法,包括自训练,先聚类后标注和基于图的算法。

弱监督技术方法-谢崇玮

原创文章,作者:bfs,如若转载,请注明出处:https://www.isclab.org.cn/2022/02/21/%e5%bc%b1%e7%9b%91%e7%9d%a3%e6%8a%80%e6%9c%af%e6%96%b9%e6%b3%95/

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