Multi-view Learning 多視角學習入門

阿新 • • 發佈：2019-02-04

標準協同訓練演算法的步驟為：

輸入：標記資料集L，未標記資料集U。

用L1訓練檢視X1上的分類器f1，用L2訓練檢視X2上的分類器f2；
用f1和f2分別對未標記資料U進行分類；
把f1對U的分類結果中，前k個最置信的資料（正例p個反例n個）及其分類結果加入L2；把f2對U的分類結果中，前k個最置信的資料及其分類結果加入L1；把這2（p+n）個數據從U中移除；
重複上述過程，直到U為空集。

輸出：分類器f1和f2。

注： f1和f2可以是同一種分類器也可以不是同一種分類器。

三．參考和其他學習資料

[1].Combining Labeled and Unlabeled Data with Co-Training

[2].半監督學習中的協同訓練風範

[3].A Co-Regularization Approach to Semi-supervised Learning with Multiple Views

[4].When Does Co-Training Work in Real Data?

[5].Semi-Supervised Learning with Multiple Views

Multi-view Learning 多視角學習入門

標準協同訓練演算法的步驟為：輸入：標記資料集L，未標記資料集U。用L1訓練檢視X1上的分類器f1，用L2訓練檢視X2上的分類器f2；用f1和f2分別對未標記資料U進行分類；把f1對U的分類結果中，前k個最置信的資料（正例p個反例n個）及其分類結果加入L2；

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深度神經網路的多工學習概覽(An Overview of Multi-task Learning in Deep Neural Networks)

譯自：http://sebastianruder.com/multi-task/ 1. 前言在機器學習中，我們通常關心優化某一特定指標，不管這個指標是一個標準值，還是企業KPI。為了達到這個目標，我們訓練單一模型或多個模型集合來完成指定得任務。然後，我們通過精細調參，來改進模型直至效能不再

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