Semi-Supervised Convolutional Neural Networks for Human Activity Recognition
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
用于训练活动识别分类器的标记数据通常在大小和多样性方面受到限制。因此，当在现实世界的用例中使用时，学习的模型可能无法很好地泛化。半监督学习使用未标记的示例来增强标记的示例，通常会提高性能。然而，在活动识别文献中研究的半监督方法假设特征工程已经完成。在本文中，我们解除这一假设，并提出了两个半监督的方法，基于卷积神经网络（CNN）学习判别隐藏功能。我们的半监督CNN从标记和未标记的数据中学习，同时还对原始传感器数据进行特征学习。在三个真实世界数据集上的实验中，我们表明，我们的CNN在平均F1得分（Fm）方面优于监督方法和传统的半监督学习方法高达18%。
2018-01-22 cs.LG stat.ML
Semi-supervised Conditional GANs
Palo Alto Research Center（帕洛阿尔托研究中心）；Verizon Labs（威瑞森实验室）
我们引入了一种新的模型，用于在半监督设置中建立条件生成模型，通过适应GAN框架来有条件地生成给定属性的数据。提出的半监督GAN（SS-GAN）模型使用一对堆叠的鉴别器来分别学习数据的边缘分布和给定数据的属性的条件分布。在半监督设置中，边缘分布（通常更难学习）是从标记+未标记的数据中学习的，而条件分布纯粹是从标记数据中学习的。我们的实验结果表明，该模型的性能显着优于现有的半监督条件GAN模型。
2017-08-19 cs.LG stat.ML
Semi-Supervised AUC Optimization based on Positive-Unlabeled Learning
Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo（东京大学前沿科学研究生院）；Center for Advanced Intelligence Project, RIKEN（理化学研究所高级智能项目中心）
最大化受试者工作特征曲线下面积（AUC）是不平衡分类的标准方法。到目前为止，已经开发了各种监督AUC优化方法，并且它们也被扩展到半监督场景以应对小样本问题。然而，现有的半监督AUC优化方法依赖于强分布假设，而这些假设在现实世界的问题中很少得到满足。在本文中，我们提出了一种新的半监督AUC优化方法，不需要这样的限制性假设。我们首先开发了一种仅基于阳性和未标记数据的AUC优化方法（PU-AUC），然后将其与监督AUC优化方法相结合，将其扩展到半监督学习。我们从理论上证明，在没有限制性分布假设的情况下，未标记数据有助于提高PU和半监督AUC优化方法的泛化性能。最后，我们通过实验证明了所提出的方法的实用性。
2022-04-11 cs.LG stat.ML
A Semi-Supervised Self-Organizing Map for Clustering and Classification
Center of Informatics - CIn, Universidade Federal de Pernambuco（信息中心 - 伯南布哥联邦大学）
近年来，由于大量的数据集含有大量未标记数据，而只有少量标记样本，因此半监督学习受到了越来越多的关注。半监督学习算法可以处理这两种类型的数据，将它们结合起来，以获得更好的聚类和分类性能。此外，这些数据集通常具有大量的维度。本文提出了一种新的基于自组织映射（SOM）的半监督聚类和分类方法，称为半监督自组织映射（SS-SOM）。该方法可以在训练过程中根据每个模式的类标签的可用性在监督学习和无监督学习之间动态切换。我们的研究结果表明，SS-SOM优于其他半监督方法的条件下，有少量的标记样本，也取得了良好的效果时，所有的样本标记。
2019-07-01 cs.LG stat.ML
Semi-supervised Learning on Large Graphs: is Poisson Learning a Game-Changer?
Kyoto University（京都大学）
我们解释了基于图的半监督学习的泊松学习，看看它是否可以避免全局信息丢失的问题，因为基于拉普拉斯的学习方法在大型图。从我们的分析来看，泊松学习仅仅是带有阈值的拉普拉斯正则化，不能克服这个问题。
2022-03-11 cs.LG stat.ML
RSSL: Semi-supervised Learning in R
Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）；Leiden University Medical Center（莱顿大学医学中心）
在本文中，我们介绍了R编程语言中的半监督学习研究包RSSL。我们涵盖了包的目的，它包括的方法，并评论它们的使用和实现。然后，我们使用几个代码示例展示了该软件包如何用于复制半监督学习文献中的知名结果。
2016-12-23 cs.LG stat.ML
Negative sampling in semi-supervised learning
Rice University（莱斯大学）；University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）
介绍了一种简单、快速、易于调整的半监督学习（SSL）算法--半监督学习中的负采样（NS 3L）。NS 3L的动机是负抽样/对比估计的成功。我们证明，将NS 3L损失添加到最先进的SSL算法中，例如虚拟对抗训练（VAT），显着改善了vanilla VAT及其变体，具有熵最小化的VAT。通过将NS 3L损失添加到MixMatch中，MixMatch是当前最先进的半监督任务方法，我们观察到比vanilla MixMatch有显着改进。我们在CIFAR 10，CIFAR 100，SVHN和STL 10基准数据集上进行了广泛的实验。
2020-06-28 cs.LG stat.ML
MuQ: Self-Supervised Music Representation Learning with Mel Residual Vector Quantization
Tencent AI Lab（腾讯AI实验室）
本文提出 MuQ，通过梅尔残差向量量化进行自监督音乐表示学习，以少量数据超越以往模型，并结合对比学习在零样本音乐标签任务上达到最先进水平。
2025-01-03 cs.AI cs.CL cs.LG
Semi-supervised Tuning from Temporal Coherence
Alma Mater Studiorun - University of Bologna（博洛尼亚大学）
最近的工作证明了时间相干性在正则化监督训练或学习具有深度架构的不变特征方面的有用性。特别是，强制平滑的输出变化，同时呈现视频序列中的时间闭合帧，被证明是一种有效的策略。在本文中，我们证明了半监督增量调谐的时间相干性的功效。我们表明，如果暴露于未标记数据的视频序列，一个深度架构，只要以监督的方式进行温和的训练，就可以逐步提高其分类准确性。在某些情况下，半监督调优允许提高分类准确性（接近监督的）的程度有些令人惊讶。一些控制实验指出了时间相干性的基本作用。
2016-01-04 cs.LG stat.ML
Semi-Conditional Normalizing Flows for Semi-Supervised Learning
National Research University Higher School of Economics（国家研究型高等经济大学）；Skolkovo Institute of Science and Technology（斯科尔科沃科学技术研究院）；Moscow Institute of Physics and Technology（莫斯科物理技术学院）；Yandex School of Data Analysis（Yandex数据分析学院）；Samsung AI Center Moscow（三星莫斯科人工智能中心）；University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学）
提出了一种半监督学习的半条件规范化流模型。该模型使用标记和未标记的数据来学习对象和标签上的联合分布的显式模型。该模型的半条件架构允许我们有效地计算未标记对象的边缘似然的值和梯度。该模型的条件部分是基于一个建议的条件耦合层。我们证明了该模型在不同数据集上的半监督分类问题的性能。在MNIST数据集上，该模型优于基于变分自编码器的基线方法。
2020-06-22 cs.LG stat.ML
Implicitly Constrained Semi-Supervised Linear Discriminant Analysis
Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）；University of Copenhagen（哥本哈根大学）；Leiden University Medical Center（莱顿大学医学中心）
半监督学习是模式识别领域一个重要而活跃的研究课题。对于具体使用线性判别分析的分类，已经提出了几种半监督变体。使用这些方法中的任何一种都不能保证优于不考虑额外未标记数据的监督分类器。在这项工作中，我们比较了传统的期望最大化类型的半监督线性判别分析方法与基于内在约束的方法，并提出了一种新的原则性方法，半监督线性判别分析，使用所谓的隐式约束。我们探讨这些方法之间的关系，并考虑的问题，如果在什么意义上，我们可以预期的监督程序的性能改善。基于约束的方法对模型的错误指定更鲁棒，并且在未见过对象的对数似然性方面，可能优于对数据做出更多假设的替代方案。
2014-11-17 cs.LG stat.ML
Safe Semi-Supervised Learning of Sum-Product Networks
Graz University of Technology（格拉茨技术大学）；Austrian Research Institute for Artificial Intelligence（奥地利人工智能研究所）；University of Cambridge（剑桥大学）
在一些领域中，获取类注释是昂贵的，而同时未标记的数据是丰富的。虽然大多数半监督方法都对数据分布进行了限制性假设，但最近的工作已经成功地在非限制性机制中学习半监督模型。然而，到目前为止，这样的方法只提出了线性模型。在这项工作中，我们介绍了和积网络（SPN）的半监督参数学习。SPN是深度概率模型，允许在线性时间内推理网络边缘的数量。我们的方法有几个优点，因为它（1）允许生成和判别式半监督学习，（2）保证添加未标记数据可以增加，但不会降低性能（安全），（3）计算效率高，不会对数据分布进行限制性假设。我们在各种数据集上表明，与最先进的方法相比，使用SPN的安全半监督学习具有竞争力，并且可以比纯监督方法产生更好的生成性和区分性客观值。
2017-10-10 cs.LG stat.ML
A Deep Generative Model for Semi-Supervised Classification with Noisy Labels
École Polytechnique（巴黎综合理工学院）；University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
由于错误和类之间真正的歧义，类标签经常不能被完美地观察到。我们提出了一种新的半监督深度生成模型，该模型显式地对噪声标签进行建模，称为Mislabeled VAE（M-VAE）。M-VAE可以比现有的不考虑标签噪声的深度生成模型表现得更好。此外，M-VAE的推导为流行的M1+M2半监督模型提供了新的理论见解。
2018-09-16 cs.LG stat.ML
An Overview of Deep Semi-Supervised Learning
Université Paris-Saclay（巴黎萨克雷大学）；CentraleSupélec（中央理工-高等电力学院）
深度神经网络证明了它们在广泛的监督学习任务（例如，图像分类）在大量的标记数据集合上训练时（例如，ImageNet）。然而，创建如此大的数据集需要大量的资源、时间和精力。在许多实际情况下，这些资源可能不可用，从而限制了许多深度学习方法的采用和应用。在寻找更数据有效的深度学习方法以克服对大型注释数据集的需求时，对半监督学习及其在深度神经网络中的应用的研究兴趣日益增加，以通过开发新方法或采用现有的半监督学习框架用于深度学习设置来减少所需的标记数据量。在本文中，我们对深度半监督学习进行了全面的概述，首先介绍了该领域，然后总结了深度学习中占主导地位的半监督方法。
2020-07-06 cs.LG stat.ML
Projected Estimators for Robust Semi-supervised Classification
Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）；Leiden University Medical Center（莱顿大学医学中心）；University of Copenhagen（哥本哈根大学）
为了使半监督技术在实践中安全地应用，我们至少希望方法的性能优于监督方法。我们研究这个问题的分类使用著名的二次代理损失函数。通过将监督估计投影到由未标记数据施加的一组约束上，我们发现我们可以安全地改进监督解决方案的二次损失。与半监督学习的其他方法不同，该过程不依赖于不是手头分类器固有的假设。理论上证明，在标记和未标记的训练数据上测量，这种半监督过程永远不会给出比监督替代方案更低的二次损失。据我们所知，这是第一种方法，提供了这样强大的，虽然保守，保证监督解决方案的改进。我们的方法的特点是明确使用基准数据集，以进一步了解的相似性和差异的二次损失标准中使用的理论结果和分类精度往往在实践中考虑。
2016-02-25 cs.LG stat.ML
Semi-Supervised Learning with Deep Generative Models
Google DeepMind（谷歌DeepMind）
现代数据集规模的不断增加以及获取标签信息的困难使得半监督学习成为现代数据分析中具有重要实际意义的问题之一。我们重新审视了生成模型的半监督学习方法，并开发了新的模型，允许从小的标记数据集到大的未标记数据集的有效推广。迄今为止，生成式方法要么不灵活，效率低下，要么不可扩展。我们表明，利用变分方法的最新进展的深度生成模型和近似贝叶斯推理可以用于提供显着的改进，使生成方法在半监督学习中具有很强的竞争力。
2014-10-31 cs.LG stat.ML
Muffled Semi-Supervised Learning
University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校）
我们探索了一种新的半监督学习方法。这种方法与常见的方法相反，因为未标记的示例用于“隐藏”而不是增强由标记的示例提供的指导。我们提供了几个变种的基本算法和实验表明，它们可以实现显着更高的AUC比提升树，随机森林和逻辑回归时，未标记的例子。
2016-05-28 cs.LG stat.ML
E-commerce Anomaly Detection: A Bayesian Semi-Supervised Tensor Decomposition Approach using Natural Gradients
India ML - Amazon.com（亚马逊印度机器学习部门）；Microsoft（微软）
异常检测有几个重要的应用。在本文中，我们的重点是使用张量分解检测异常的卖方审查数据。虽然张量分解大多是无监督的，但我们制定了贝叶斯半监督张量分解，以利用稀疏标记数据。此外，我们使用Polya-Gamma数据增强的半监督贝叶斯张量分解。最后，我们证明了Pólya-Gamma公式简化了部分自然梯度学习的Fisher信息矩阵的计算。我们的实验结果表明，我们的半监督方法优于最先进的无监督基线。部分自然梯度学习优于随机梯度学习和Online-EM，具有充分的统计量。
2018-05-29 cs.LG stat.ML
Improvability Through Semi-Supervised Learning: A Survey of Theoretical Results
Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）；University of Copenhagen（哥本哈根大学）
半监督学习是一种具有标记和未标记数据的设置。在本调查中，我们探讨了在分类和回归任务中使用未标记数据时的不同类型的理论结果。大多数使用未标记数据的方法都依赖于对数据分布的某些假设。当这些假设在现实中不满足时，包括未标记的数据实际上可能会降低性能。因此，研究这些方法，了解其背后的理论就显得尤为重要。在这篇综述中，我们收集了有关使用半监督学习时可能获得的收益的结果，以及有关此类方法的限制的结果。更确切地说，这篇综述收集了以下问题的答案：就改进监督方法而言，半监督学习的局限性是什么？不同方法的假设是什么？如果这些假设是真的，我们能得到什么？最后，我们还讨论了半监督学习的最大瓶颈，即它们所做的假设。
2020-07-30 cs.LG stat.ML
An Improved Semi-Supervised VAE for Learning Disentangled Representations
Rice University（莱斯大学）；Baylor College of Medicine（贝勒医学院）
在表示学习中，学习可解释的、可分解的表征是一项重要而又具有挑战性的任务。在这项工作中，我们专注于半监督解纠缠学习，并通过引入另一种我们称为标签替换的监督源来扩展Locatello et al.（2019）的工作。具体来说，在训练过程中，只要可用，我们就用其地面真实表示替换与数据点相关的推断表示。我们的扩展在理论上受到我们提出的VAE背景下的半监督解纠缠学习的一般框架的启发，该框架自然地激励了现有半监督VAE中常用的监督术语（但不用于解纠缠学习）。在合成和真实数据集上进行的广泛实验从数量和质量上证明了我们的扩展能够在非常有限的监督下显着且一致地改善解纠缠。
2020-06-22 cs.LG stat.ML
Hypernetworks for Continual Semi-Supervised Learning
IIT Kanpur（印度理工学院坎普尔分校）；Duke University（杜克大学）
从顺序到达的数据中学习，可能在非独立同分布中。随着时间的推移不断变化的任务分配称为持续学习。到目前为止，持续学习的大部分工作都集中在监督学习和无监督学习上。在许多领域中，每个任务都包含标记（通常很少）和未标记（通常很多）的训练样本，这需要半监督学习方法。为了在持续学习环境中解决这个问题，我们提出了一个半监督持续学习的框架，称为连续半监督学习的元巩固（MCSSL）。我们的框架有一个超网络，它学习元分布，生成半监督辅助分类器生成对抗网络$(\textit{Semi-ACGAN})$的权重作为基础网络。我们在超网络中巩固顺序任务的知识，基础网络学习半监督学习任务。此外，我们提出了$\textit{Semi-Split CIFAR-10}$，一个新的基准连续半监督学习，通过修改$\textit{Split CIFAR-10}$数据集，其中的任务与标记和未标记的数据顺序到达。我们提出的模型在连续半监督学习设置中产生了显着的改进。我们比较了几种现有的持续学习方法的性能，提出了持续半监督学习基准的半分裂CIFAR-10数据集。
2021-10-05 cs.CV cs.LG stat.ML
Generalization Bounds For Unsupervised and Semi-Supervised Learning With Autoencoders
Viterbi Faculty of Electrical Engineering, Technion - Israel Institute of Technology（以色列理工学院维特比电气与电子工程学院）
自编码器广泛用于无监督学习和半监督学习中的正则化方案。然而，他们的泛化性能和他们可以帮助监督学习的方式的理论理解一直缺乏。我们利用深度学习泛化理论的最新进展，以及新的重建损失，为自动编码器提供泛化界。据我们所知，这是第一次这样的约束。我们进一步表明，在适当的假设下，具有良好泛化性能的自编码器可以改善任何半监督学习方案。我们支持我们的理论结果与实证证明。
2019-02-04 cs.LG stat.ML
Supervised and Semi-supervised Deep Probabilistic Models for Indoor Positioning Problems
Université Bourgogne Franche-Comté（弗朗什-孔泰大学）；UTBM（贝尔福-蒙贝利亚技术大学）；Université de Lorraine（洛林大学）；LORIA（洛林计算机科学与应用实验室）；CNRS（法国国家科学研究中心）
利用WiFi指纹预测智能手机用户的位置是近年来的一个热门研究课题。在这项工作中，我们提出了两个新的基于深度学习的模型，卷积混合密度递归神经网络和基于VAE的半监督学习模型。结合卷积神经网络、递归神经网络和混合密度网络的优点，设计了一种用于路径预测的卷积混合密度递归神经网络。此外，由于大多数真实世界的数据集没有标记，我们设计了基于VAE的半监督学习任务的模型。为了验证所提出的模型，我们在真实世界的数据集上进行了验证实验。最后的结果验证了我们的方法的有效性，并显示出优于其他现有的方法。
2021-03-16 cs.LG stat.ML
Virtual Adversarial Training: A Regularization Method for Supervised and Semi-Supervised Learning
Preferred Networks, Inc.（首选网络公司）；Kyoto University（京都大学）；ATR Cognitive Mechanisms Laboratories（ATR认知机制实验室）；Ritsumeikan University（立命馆大学）
我们提出了一种新的正则化方法的基础上虚拟对抗损失：一个新的措施，局部光滑的条件标签分布给定的输入。虚拟对抗损失被定义为每个输入数据点周围的条件标签分布对局部扰动的鲁棒性。与对抗训练不同，我们的方法定义了没有标签信息的对抗方向，因此适用于半监督学习。因为我们平滑模型的方向只是“虚拟”对抗，我们称我们的方法为虚拟对抗训练（VAT）。增值税的计算成本相对较低。对于神经网络，虚拟对抗损失的近似梯度可以用不超过两对的前向和反向传播来计算。在我们的实验中，我们将VAT应用于多个基准数据集上的监督和半监督学习任务。通过对基于熵最小化原理的算法进行简单的增强，我们的VAT在SVHN和CIFAR-10上的半监督学习任务中实现了最先进的性能。
2018-06-27 cs.LG stat.ML
Counterfactual Propagation for Semi-Supervised Individual Treatment Effect Estimation
Kyoto University（京都大学）
个体治疗效果（ITE）是指对特定目标采取特定措施后预期的治疗效果改善，在各个领域的决策中起着重要作用。然而，其估计问题是困难的，因为干预研究收集关于所应用的治疗的信息（即，行动），其结果往往是相当昂贵的时间和金钱成本。在这项研究中，我们考虑了一个半监督ITE估计问题，利用更容易获得的未标记的实例，以提高ITE估计的性能，使用小的标记数据。我们结合因果推理和半监督学习的两个想法，即匹配和标签传播，分别提出反事实传播，这是第一个半监督ITE估计方法。半真实数据集的实验表明，该方法可以成功地缓解ITE估计中的数据稀缺问题。
2020-05-11 cs.LG stat.ML
Asymptotic Bayes risk of semi-supervised multitask learning on Gaussian mixture
GIPSA-lab（GIPSA实验室）；Université Grenoble Alpes（格勒诺布尔阿尔卑斯大学）；LIG-lab（LIG实验室）
本文考虑高斯混合模型（GMM）上的半监督多任务学习。使用统计物理学的方法，我们计算的渐近贝叶斯风险的每个任务在大数据集的制度在高维，从中我们分析的任务相似性在学习中的作用和评估的性能增益时，任务一起学习，而不是分开。在监督的情况下，我们得到一个简单的算法，达到贝叶斯最优性能。
2023-03-03 cs.LG stat.ML
S4L: Self-Supervised Semi-Supervised Learning
Google Research（谷歌研究院）
这项工作解决了图像分类器的半监督学习问题。我们的主要观点是，半监督学习领域可以受益于快速发展的自监督视觉表示学习领域。结合这两种方法，我们提出了自监督半监督学习的框架，并使用它来获得两个新的半监督图像分类方法。我们证明了这些方法的有效性相比，精心调整的基线，和现有的半监督学习方法。然后，我们证明了我们的方法和现有的半监督方法可以联合训练，在半监督ILSVRC-2012上产生了一个新的最先进的结果，标签数为10%。
2019-07-23 cs.CV cs.LG
Exploring Self-Supervised Regularization for Supervised and Semi-Supervised Learning
Flyreel AI Research（Flyreel人工智能研究院）
半监督学习的最新进展在克服现代机器学习算法成功的主要障碍方面显示出巨大的潜力：访问大量人类标记的训练数据。基于一致性正则化的先前算法可以利用大量未标记数据在许多半监督基准上产生令人印象深刻的结果，仅使用一小部分可用标记数据就接近强监督基线的性能。在这项工作中，我们通过引入自监督正则化作为组合来自未标记数据的语义特征表示的基础，挑战了一致性正则化的长期成功。我们进行了广泛的比较实验，以证明自监督正则化的有效性，监督和半监督图像分类SVHN，CIFAR-10和CIFAR-100基准数据集。我们提出了两个主要结果：（1）使用自监督正则化增强的模型显着改进了传统的监督分类器，而不需要未标记的数据;（2）与未标记的数据一起，我们的模型产生了半监督性能，与现有的最先进的一致性基线竞争，并且在许多情况下超过了它。最后，我们的模型具有端到端有效训练的实用性，并且不需要额外的超参数来调整训练神经网络的标准集之外的最佳性能。参考代码和数据可在https://github.com/vuptran/sesemi上获得
2019-11-21 cs.CV cs.LG stat.ML
Ladder Networks for Semi-Supervised Hyperspectral Image Classification
Purdue University（普渡大学）；ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院）
我们使用梯形网络[Rasmus et al.（2015）]在半监督设置中执行高光谱图像分类。梯形网络通过联合优化监督和非监督成本来将自己与其他半监督方法区分开来。在许多情况下，这已被证明比其他半监督技术更成功，例如使用未标记数据进行预训练。我们还表明，卷积梯形网络的性能优于目前大多数用于高光谱图像分类的技术，并在帕维亚大学数据集上实现了新的最先进的性能，每个类只有5个标记的数据点。
2018-12-04 cs.CV cs.LG stat.ML
SaaS: Speed as a Supervisor for Semi-supervised Learning
University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校）
我们介绍了用于半监督学习的SaaS算法，该算法使用深度神经网络中随机梯度下降期间的学习速度来衡量未知标签的后验概率的迭代估计的质量。在监督学习中，训练速度与正确标签的百分比密切相关，因此我们将其用作未知标签的推理标准，而不试图首先推断模型参数。尽管简单，SaaS在半监督学习基准测试中取得了最先进的结果。
2018-05-02 cs.CV cs.LG stat.ML
Semi-supervised Deep Kernel Learning: Regression with Unlabeled Data by Minimizing Predictive Variance
Stanford University（斯坦福大学）
训练深度学习模型通常需要大量标记数据。然而，对于许多现实问题，获取额外的数据可能是昂贵的，甚至是不可能的。我们提出了半监督深度核学习（SSDKL），这是一种基于后验正则化框架中最小化预测方差的半监督回归模型。SSDKL将神经网络的分层表示学习与高斯过程的概率建模能力相结合。通过利用未标记的数据，我们展示了对各种现实回归任务的改进，这些任务优于有监督的深度内核学习和半监督方法，如适用于回归的VAT和平均教师。
2019-03-04 cs.AI cs.LG stat.ML
Empirical Perspectives on One-Shot Semi-supervised Learning
US Naval Research Laboratory（美国海军研究实验室）
在新应用中采用深度神经网络的最大障碍之一是，训练网络通常需要大量手动标记的训练样本。我们根据经验研究了这样一种场景，其中可以访问大量未标记的数据，但只需要标记每个类的单个原型样本，以便训练深度网络（即，一次性半监督学习）。具体来说，我们调查了FixMatch中报道的一次性半监督学习的最新结果，以了解影响和阻碍Cifar-10一次性半监督学习的高准确性和可靠性的因素。例如，我们发现，一次半监督学习的高性能图像分类的一个障碍是在训练过程中的类精度的不均匀性。这些结果指出了解决方案，可以使一次性半监督训练方法在新应用中得到更广泛的采用。
2020-04-08 cs.CV cs.LG stat.ML
Semi-Supervised Learning with the Deep Rendering Mixture Model
Rice University（莱斯大学）；Baylor College of Medicine（贝勒医学院）
半监督学习算法通过在学习过程中同时使用标记和未标记数据来降低获取标记训练数据的高成本。深度卷积网络（DCN）在监督任务中取得了巨大的成功，因此在半监督学习中得到了广泛的应用。在本文中，我们利用最近开发的深度渲染混合模型（DRMM），一个概率生成模型，模型潜在的滋扰变化，其推理算法产生DCN。我们开发了一个期望最大化算法的DRMM学习标记和未标记的数据。在DRMM理论的指导下，我们引入了一个新的非负约束和一个变分推断项。我们报告了MNIST和SVHN的最新性能以及CIFAR10的竞争结果。我们还深入探讨了在半监督设置中训练的DRMM如何使用合成渲染图像表示潜在的滋扰变化。总之，我们的工作为监督，无监督和半监督学习提供了一个统一的框架。
2016-12-06 cs.LG cs.NE stat.ML
A Review of Semi Supervised Learning Theories and Recent Advances
Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
半监督学习是本世纪初兴起的一种介于传统监督学习和无监督学习之间的新型学习方法。半监督学习的主要思想是在模型训练过程中引入未标记样本，以避免由于标记样本不足而导致的性能（或模型）退化。半监督学习在许多领域都有着成功的应用。回顾了半监督学习的发展历程和主要理论，并介绍了半监督学习研究的最新进展，最后结合应用实例分析了半监督学习在解决实际问题中的重要作用.
2019-05-28 cs.LG
Contrastive Pessimistic Likelihood Estimation for Semi-Supervised Classification
Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）；University of Copenhagen（哥本哈根大学）
半监督分类器的改进保证目前只能在数据的限制条件下给出。我们提出了一种通用的方法来执行半监督参数估计的似然为基础的分类器，在完整的训练集，估计永远不会比监督的解决方案的对数似然。此外，我们认为，在特定情况下，我们可以期望这些解决方案能够真正改善监督分类器。在LDA的一个例子中，我们进一步证明了它的半监督版本严格优于其监督版本。形成我们估计原则核心的两个新概念是对比和悲观。前者指的是我们的目标函数考虑了监督估计，使半监督解决方案能够显式控制对该估计的潜在改进。后者指的是我们的估计是保守的，因此弹性的任何形式的真实标签的未标记的数据takeson.Experiments证明的改善，在独立的测试集上的对数似然和分类错误率。
2015-05-10 cs.LG stat.ME stat.ML
Semi-supervised Learning with Sparse Autoencoders in Phone Classification
KTH Royal Institute of Technology（KTH皇家理工学院）；School of Computer Science（计算机科学学院）
我们提出了一种半监督学习方法的应用，以提高基于深度神经网络的自动语音识别声学建模的性能。与监督微调后的无监督初始化相反，我们的方法通过小批量随机梯度下降同时利用未标记和标记数据。我们测试的方法与不同比例的标记与未标记的意见，基于帧的音素分类的TIMIT数据库。我们的实验表明，该方法优于标准的监督训练等量的标记数据，并提供有竞争力的错误率相比，最先进的基于图的半监督学习技术。
2016-10-03 cs.CL cs.LG stat.ML
EraseNet: A Recurrent Residual Network for Supervised Document Cleaning
International Institute of Information Technology (I2IT)（印度信息技术国际学院（I2IT））；NxTechWorks；Symbiosis International (Deemed University)（共生国际（被认定大学））
本文提出EraseNet，一种基于全卷积自编码器的有监督文档清洁方法，能有效去除老化、折痕、黑斑等噪声并提升OCR性能。
2023-07-04 cs.CV cs.LG eess.IV
Semi-supervised Fréchet Regression
School of Statistics, East China Normal University（华东师范大学统计学院）；National University of Singapore（新加坡国立大学）
针对非欧标签获取成本高的问题，本文提出两种基于图距离的半监督Fréchet回归方法，推导了其收敛速率，实验证明性能优于监督式方法，填补了相关研究空白。
2024-04-16 cs.LG math.ST stat.ML
Augmenting Variational Autoencoders with Sparse Labels: A Unified Framework for Unsupervised, Semi-(un)supervised, and Supervised Learning
Relayr (GmbH)（Relayr有限公司）
我们提出了一种新的风格的变分自编码器（VAE），无监督，半监督和全监督学习域之间无缝插值。我们表明，未标记的数据点不仅可以提高无监督任务，而且可以提高分类性能。反之亦然，每个标签不仅可以改进分类，还可以改进无监督任务。所提出的架构很简单：分类层连接到最顶层的编码器层，然后与解码器的重采样潜在层相结合。通常的证据下限（ELBO）损失补充了该分类层上的监督损失目标，仅适用于标记的数据点。这种简单性允许以最小的努力将任何现有的VAE模型扩展到我们提出的半监督框架。在分类的背景下，我们发现这种方法甚至优于直接监督设置。
2019-11-14 cs.AI cs.LG cs.NE
A generalized linear joint trained framework for semi-supervised learning of sparse features
University Carlos III of Madrid（马德里卡洛斯三世大学）；UC3M-BS Santander Big Data Institute（马德里卡洛斯三世大学-桑坦德银行大数据研究所）；Technical University of Denmark（丹麦技术大学）
弹性网络是最广泛使用的正则化算法之一，通常与通过惩罚极大似然的监督广义线性模型估计问题相关联。它的优良特性源自于$\ell_1$和$\ell_2$范数的组合，这赋予了该方法考虑变量之间的相关性来选择变量的能力。在过去的几年里，半监督方法，使用标记和未标记的数据，已成为统计研究的一个重要组成部分。然而，尽管有这种兴趣，很少有研究调查半监督弹性网络扩展。本文介绍了一种新的解决方案，稀疏特征的半监督学习的背景下，广义线性模型估计：广义半监督弹性网络（s2网），它扩展了监督弹性网络方法，具有一般的数学公式，涵盖，但不限于，回归和分类问题。我们在R中开发了一个灵活而快速的s2net实现，并使用真实和合成数据集来说明其优势。
2020-10-02 cs.LG stat.CO stat.ML
Vehicle Trajectory Prediction by Transfer Learning of Semi-Supervised Models
Columbia University（哥伦比亚大学）
在这项工作中，我们表明，用于车辆轨迹预测的半监督模型显着提高了最先进的现实世界基准上的监督模型的性能。从监督模型到半监督模型允许通过使用未标记数据进行扩展，将预训练中的图像数量从数百万增加到10亿。我们进行消融研究，比较半监督和监督模型的迁移学习，同时保持所有其他因素相同。在半监督模型中，我们比较了对比学习与师生方法，以及预测少量轨迹的网络与预测大轨迹集上概率的网络。我们的结果使用低级别和中级表示的驾驶环境证明了半监督方法的适用性，为现实世界的车辆轨迹预测。
2020-10-10 cs.CV cs.LG
Self-Contrastive Learning based Semi-Supervised Radio Modulation Classification
University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）；US Army Research Laboratory（美国陆军研究实验室）
本文提出了一个半监督学习框架，是新的设计自动调制分类（AMC）。通过仔细利用具有自监督对比学习预训练步骤的未标记信号数据，我们的框架在给定少量标记数据的情况下实现了更高的性能，从而大大减少了深度学习的标记负担。我们评估了我们的半监督框架在公共数据集上的性能。评估结果表明，我们的半监督方法显着优于监督框架，从而大大提高了我们的能力，训练深度神经网络自动调制分类的方式，利用未标记的数据。
2022-03-29 cs.LG
Residual Speech Embeddings for Tone Classification: Removing Linguistic Content to Enhance Paralinguistic Analysis
Khalifa University（哈利法大学）；ADIA（阿布扎比投资局）
本文提出通过语音嵌入对文本嵌入回归取残差，去除语言内容以增强音调分类，实验证明残差嵌入显著提升分类性能并增强线性可分性。
2025-02-26 cs.CL cs.LG
Colour augmentation for improved semi-supervised semantic segmentation
University of East Anglia（东英吉利大学）
一致性正则化描述了一类已经产生了最先进的半监督分类结果的方法。虽然半监督语义分割被证明是更具挑战性的，但最近已经提出了许多成功的方法。最近的工作探讨了使用一致性正则化分割问题所涉及的挑战。Chen等人在他们的自监督工作中发现，颜色增强阻止了分类网络使用图像颜色统计作为通过实例判别进行自监督学习的捷径。从中汲取灵感，我们发现类似的问题阻碍了半监督语义分割，并提供颜色增强作为解决方案，提高了半监督语义分割在具有挑战性的摄影图像上的性能。
2021-10-09 cs.CV cs.LG
TV-SVM: Total Variation Support Vector Machine for Semi-Supervised Data Classification
City University of Hong Kong（香港城市大学）
介绍了基于全变分（TV）、再生核希尔伯特空间（RKHS）、支持向量机（SVM）、Cheeger割、标记和未标记数据点的半监督数据分类算法。我们设计了二进制和多类半监督分类算法。我们比较了基于电视的分类算法与相关的基于拉普拉斯的算法，并表明，电视分类表现出显着更好的标记数据的数量是小的。
2012-10-02 cs.LG
Semi-Supervised Radio Signal Identification
Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学）；Oklahoma State University（俄克拉荷马州立大学）
密集多用户环境下的无线电辐射源识别是优化频谱利用、识别和最小化干扰以及执行频谱政策的重要工具。无线电数据是现成的，很容易从天线获得，但标记和策划的数据往往是稀缺的，使监督学习策略在实践中困难和耗时。我们证明了半监督学习技术可用于将学习扩展到监督数据集之外，允许通过使用基于非监督和监督方法的稀疏信号表示来识别和回忆新的无线电信号，用于非线性特征学习和聚类方法。
2017-01-17 cs.IT cs.LG math.IT
Adversarial Learning for Supervised and Semi-supervised Relation Extraction in Biomedical Literature
Department of Computer and Information Science University of Delaware（特拉华大学计算机与信息科学系）
对抗性训练是一种通过在训练过程中引入对抗性样本来提高模型性能的技术。在本文中，我们研究了多个对抗性示例的对抗性训练，以利于关系抽取任务。我们还在半监督场景中应用对抗训练技术来利用未标记的数据。对蛋白质相互作用和蛋白质亚细胞定位任务的评估结果表明，对抗训练提供了对监督模型的改进，并且在半监督训练情况下也有效地涉及未标记数据。此外，我们的方法在两个基准数据集上实现了最先进的性能。
2020-09-25 cs.CL cs.LG
Deep Semi-Supervised Learning for Time Series Classification
LMU Munich（慕尼黑大学）；Fraunhofer Institute for Integrated Circuits (IIS)（弗劳恩霍夫集成电路研究所）
虽然半监督学习在图像数据的计算机视觉中得到了广泛的关注，但其在时间序列域中的适用性研究有限。在这项工作中，我们研究了最先进的深度半监督模型从图像到时间序列分类的可移植性。我们讨论了必要的模型调整，特别是一个适当的模型骨干架构和使用量身定制的数据增强策略。基于这些调整，我们探索深度半监督学习在时间序列分类的背景下，通过评估我们的方法对大型公共时间序列分类问题与不同数量的标记样本的潜力。我们进行了广泛的比较下一个决定性的现实和适当的评估计划与统一的重新实现的所有算法考虑，这是尚未在该领域缺乏。我们发现，这些转移的半监督模型比强监督、半监督和自监督模型显示出显着的性能增益，特别是对于标记样本很少的情况。
2022-02-16 cs.LG
Intentional Choreography with Semi-Supervised Recurrent VAEs
UC Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校）；Lawrence Berkeley National Lab（劳伦斯伯克利国家实验室）
我们总结了PirouNet，一个半监督的循环变分自编码器的模型和结果。给定少量标记有定性编舞注释的舞蹈序列，PirouNet有条件地生成编舞风格的舞蹈序列。
2022-09-20 cs.LG
Learning Loss Functions for Semi-supervised Learning via Discriminative Adversarial Networks
AI Foundations, IBM Research（IBM研究院人工智能基础部）；IBM T.J Watson Research Center（IBM托马斯·J·沃森研究中心）
我们提出了区分对抗网络（DAN）的半监督学习和损失函数学习。我们的DAN方法建立在生成对抗网络（GANs）和条件GANs的基础上，但包括使用两个鉴别器而不是生成器和鉴别器的关键区别。DAN可以被看作是一个学习预测器的损失函数的框架，它还以简单的方式实现了半监督学习。我们针对两种不同的预测任务提出了DAN的实例：分类和排名。我们在三个不同任务的数据集上的实验结果表明，DAN是一个很有前途的框架，用于半监督学习和学习预测器的损失函数。对于所有任务，DAN的半监督能力可以显着提高小标记集的预测器性能，而任务之间的架构变化较小。此外，由DAN自动学习的损失函数是非常有竞争力的，并且通常优于半监督学习和监督学习的标准成对和负对数似然损失函数。
2017-07-07 cs.LG
Building One-Shot Semi-supervised (BOSS) Learning up to Fully Supervised Performance
US Naval Research Laboratory（美国海军研究实验室）
使用未标记的数据达到完全监督学习的性能并且每个类仅标记一个样本对于深度学习应用来说可能是理想的。我们首次展示了在Cifar-10和SVHN上构建一次性半监督（BOSS）学习的潜力，以达到与完全监督学习相当的测试精度。我们的方法结合了类原型提炼，类平衡和自我训练。一个好的原型选择是必不可少的，我们提出了一种技术，以获得图标的例子。此外，我们证明了类平衡方法大大提高了半监督学习的准确性，使自我训练达到完全监督学习性能的水平。严格的经验评估提供了证据，证明标记大型数据集对于训练深度神经网络是不必要的。我们在https://github.com/lnsmith54/BOSS上提供了我们的代码，以便于复制和用于未来的实际应用程序。
2021-01-26 cs.CV cs.LG cs.NE
Semi-supervised Classification for Natural Language Processing
University of Western Ontario（西安大略大学）
半监督分类是一个有趣的想法，其中分类模型是从标记和未标记的数据中学习的。在自然语言处理领域，它与监督分类相比有许多优点。例如，监督分类只利用昂贵的标记数据，这些数据通常难以获得，数量不足，并且需要人类专家进行注释。另一方面，未标记的数据便宜且丰富。尽管许多因素限制了半监督分类的广泛使用，但由于其性能水平在经验上与监督分类一样好，因此它已经变得流行。本研究探讨了半监督分类在句法分析、生物医学信息处理、文本分类和摘要等自然语言处理任务中的可能性和成就以及复杂性和局限性。
2014-09-25 cs.CL cs.LG
More unlabelled data or label more data? A study on semi-supervised laparoscopic image segmentation
University College London（伦敦大学学院）；InstaDeep（InstaDeep公司）
改进半监督图像分割任务可以选择添加更多未标记的图像，标记未标记的图像或组合两者，因为在大多数临床应用中，图像采集和专家标记都不是微不足道的。腹腔镜肝脏图像分割应用程序，我们调查的性能影响，通过改变标记和未标记的训练数据的数量，使用半监督分割算法的基础上的平均教师学习范式。我们首先报告了一个显着更高的分割精度，与监督学习相比。有趣的是，这种比较表明，除了添加的未标记数据之外，半监督算法中采用的训练策略也是这种观察到的改进的原因。然后，我们比较了不同的组合的标记和未标记的数据集大小训练半监督分割网络，提供了一个定量的例子，这两个数据规划策略之间的实际有用的权衡在这个手术指导应用。
2019-08-20 cs.CV cs.LG eess.IV
LaplaceNet: A Hybrid Graph-Energy Neural Network for Deep Semi-Supervised Classification
半监督学习近年来受到了广泛的关注，因为它需要大量的标记数据，这些数据通常是昂贵的，需要专家知识并且收集起来很耗时。最近在深度半监督分类方面的发展已经达到了前所未有的性能，监督学习和半监督学习之间的差距正在不断缩小。这种性能上的改进是基于包括许多技术技巧、强增强技术和具有多项损失函数的昂贵优化方案。我们提出了一个新的框架，LaplaceNet，深度半监督分类，大大降低了模型的复杂性。我们利用一种混合的方法，其中伪标签通过最小化图上的拉普拉斯能量来产生。这些伪标签然后被用于迭代地训练神经网络骨干。在几个基准数据集上，我们的模型优于最先进的深度半监督分类方法。此外，我们认为强增广神经网络的应用理论和证明使用多采样方法的半监督学习。我们证明，通过严格的实验，多采样增强方法提高了泛化能力，降低了网络对增强的敏感性。
2022-09-28 cs.LG
