本篇文章给大家谈谈半监督学习python实现，以及半监督生成模型对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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使用不可靠伪标签的半监督语义分割
1、半监督语义分割的关键是为未标记图像的像素分配足够的伪标签。一种常见的做法是选择高置信度的预测作为伪真值，但这会导致一个问题，即大多数像素可能由于不可靠而未被使用。我们认为，每个像素对模型训练都很重要，即使它的预测是模糊的。
2、结合半监督学习和迁移学习的方法生成伪标签。需要注意的是，图像分割伪标签是近似标签，并不是真实标签，可能存在一定的标注误差。
3、伪标签的本质，其实是熵最小化原则，基于一个***设：模型的性能越好，他的输出就应该越接近one-hot（不知道理解的对不对）。
机器学习的常用方法有哪些?
监督学习是最常用的机器学习方法之一。在监督学习中，算法从一组已知输入和输出数据中学习，并使用这些数据来预测未知数据的输出。
机器学习中常用的方法有：（1） 归纳学习 符号归纳学习：典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。函数归纳学习（发现学习）：典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。
集成学习（Ensemble Learning）：通过组合多个基本模型的预测结果，以获得更好的整体预测能力。常见的集成学习方法包括随机森林、梯度提升树等。
什么是半监督学习?
1、半监督学习。半监督学习的训练数据都是未经标记的，算***在没有指导的情况下自动学习。简单地说，就是训练数据只有自变量没有因变量（就是没有Y）。非监督学习。
2、半监督学习是模式识别和机器学习领域研究的重点问题，是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。半监督学习使用大量的未标记数据，以及同时使用标记数据，来进行模式识别工作。
3、半监督学习包含大量未标注数据和少量标注数据。主要是利用未标注中的信息，辅助标注数据，进行监督学习。
4、半监督学习就是利用这些样本训练分类器，实现分类。而自我学习，同样是手上仅有少量大象和犀牛的已标记样本，另外有一大堆自然图像。所谓自然图像，就是有大象和犀牛的图片，还有各种其他物种的图片。
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