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修复匹配

swMATH ID: 41277
软件作者： Kihyuk Sohn、David Berthelot、Chun-Liang Li、Zizhao Zhang、Nicholas Carlini、Ekin D.Cubuk、Alex Kurakin、Han Zhang和Colin Raffel
描述： FixMatch：以一致性和信心简化半监督学习。半监督学习（SSL）提供了一种利用未标记数据提高模型性能的有效方法。在本文中，我们演示了两种常见SSL方法的简单组合的威力：一致性正则化和伪标签。我们的算法FixMatch首先使用模型对弱增强的未标记图像的预测生成伪标签。对于给定的图像，只有当模型产生高置信度预测时，才会保留伪标签。然后对模型进行训练，以便在输入同一图像的增强版本时预测伪标签。尽管它很简单，但我们表明，FixMatch在各种标准半监督学习基准中实现了最先进的性能，包括94.93
主页： https://arxiv.org/abs/2001.07685
源代码：  https://github.com/google-research/fix匹配
依赖项： 蟒蛇
关键词： 蟒蛇;机器学习;arXiv_cs。LG公司;计算机视觉;模式识别;arXiv_cs。个人简历;arXiv_状态ML;修复匹配;半监督学习
相关软件： 重新混合匹配;MixMatch（混合匹配）;CIFAR公司;混淆;ImageNet公司;PyTorch公司;蟒蛇;SimCLR（模拟清除）;随机增强;Scikit公司;FlexMatch（弹性匹配）;S4L系列;开胃-v4;t-SNE公司;UCI-毫升;亚当;新加坡存托凭证;SemiBoost公司;兰达-SSL;渐变CAM
引用于： 11文件

标准条款

1出版物描述软件 年份
FixMatch：以一致性和信心简化半监督学习arXiv公司
Kihyuk Sohn、David Berthelot、Chun-Liang Li、Zizhao Zhang、Nicholas Carlini、Ekin D.Cubuk、Alex Kurakin、Han Zhang和Colin Raffel
2020
全部的 前5名

41位作者引用

1 范达纳·巴查尼
1 本吉奥，约舒亚
1 杰夫·考尔德
1 冯、乐
1 傅传生
1 高、方
1 Timothy Q，Gentner先生。
1 顾克仁
1 郭文忠
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1 Juho Kannala公司
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1 巴拉吉·拉克希米纳拉亚南
1 亚历克斯·兰姆
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1 李绍元
1 玲，羌
1 刘，杨
1 戴维·洛佩兹
1 陆康康
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1 赞德Masotto
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1 凯文·米勒（Kevin C.Miller）。
1 杰克·尼科德姆
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1 穆罕默德·拉加布
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1 史，叶
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1 巴拉戈帕尔·乌尼克利什南
1 维卡斯·维玛
1 王世平
1 王哲文
1 谢国晨
1 尹、董
1 于，叶
1 张乐
1 张新鹏

5篇连载文章中引用

6 机器学习
2 信息科学
1 神经网络
1 神经计算
1 SIAM数据科学数学杂志

在3个字段中引用

11 计算机科学（68至XX）
4 统计学（62-XX）
1 偏微分方程（35-XX）

按年份列出的引文