您现在的位置: 主页 > bet3365vip > 文章内容

什么是合作

作者:365bet代理    文章来源:365bet体育在线投注注册备    更新时间:2019-6-2
首先,我了解共同培训是什么:
在人工视觉中,我们都知道在训练分类器时我们需要两种类型的样本,正面和负面。
监督培训可能在培训线之外。准备预先标记的样本,然后训练分类器并对必须最后分类的分类器进行排序。
另一种是在线培训。
首先,我们使用了一些带注释的样本来初始化分类器。
该分类器具有一定的效果,然后对未标记的样本进行分类,然后使用相关方法区分正样本和负样本,然后在该过程中不断改进分类器。设备分类过程不断得到改进。
Billumhe Mitchell于1998年首次提出联合培训。标记和未标记的数据与补充培训相结合。
主要用于:早期的网页分类(Pagetext Hyperlinktext)。
2:发票识别系统(外观和发票)
在物体检测中,联合训练主要用于识别车辆检测和监测中的运动物体。
共同培训是学习半仪器机器的常用方法。基本思想是构造两个不同的分类器并使用大的带注释的语料库来标记大的未标记的语料库。 织梦内容管理系统
共同训练方法的最大优点是您可以自动学习未标记物体的知识,无需人工干预。
共同训练方法是引导和无监督机器学习之间的折衷。目标是在不牺牲性能的情况下尽可能多地使用小而无标记的数据,并且所需的语料库首先使用大的未标记语料库进行训练。
共同训练算法应用于其属性具有自然分离能力的数据集。也就是说,数据集的一些属性可以描述来自特定角度的数据的特定特征。这些属性不是唯一的,并且具有不同的属性。从不同角度绘制相同的特征。这组数据属性可以自然地分开,忽略了分离数据集特征的能力。
联合训练算法使用两个不同的学生独立学习数据集/分割系列的特征,并结合两个学生的学习成果,以达到最终的学习结论你。降低错误率的目的。
联合训练的解释如下。
从两个角度看分类问题。
根据不同的角度创建模型,并在一组标签下训练每个模型。 织梦内容管理系统
标记未标记的句子以查找对每个模型有信心的句子。
以不同的方式选择这些可信赖的祈祷。
将这些语句添加到训练集中并重复此过程,直到没有未标记的数据。