檢索結果:共2筆資料 檢索策略: "分類號".ckeyword (精準) and ckeyword.raw="半監督學習"
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在以往的深度學習研究中,大部分的模型訓練需要仰賴大量且乾淨的資料集才能得到較好的效能;然而,一旦資料集中存有部分錯誤的標註資料,將可能嚴重影響到模型的準確率。以影像分類任務為例,一般的深度學習方法是…
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在現實世界的應用中經常遇到具有分佈不均且標籤不全的半監督式分類問題。正面資訊不充分、完全不存在負面資訊及缺失標籤的分佈不均導致多標籤分類結果的準確性降低。在本文中,我們提出半監督式之不完備訓練標籤恢…