发明专利 已授权

一种利用自适应双阈值来进行半监督学习的方法

📄 申请号:CN202210461817.3 📄 发布日:2026/05/18

著录项目信息

申请日
2022-04-28
公开号
CN114842294A
公开日
2022-08-02
申请人
广州大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

人工智能, 数据挖掘, 图像识别, 文本分类, 自然语言处理

摘要

本发明涉及半监督学习技术领域,且公开了一种利用自适应双阈值来进行半监督学习的方法,包括以下步骤,S1、对于有标签数据,对其进行弱增广之后输入模型,将预测结果与其所属标签求交叉熵损失,S2、在利用无标签数据对模型进行训练时,为每一类提取一个自适应阈值,结合固定阈值和类自适应阈值组成了自适应双阈值,除利用固定阈值来确认高置信度的无标签数据外,还有预测值小于固定阈值但大于提取的类自适应阈值的无标签数据,对于这两种类型的无标签数据设计了不同的学习策略,S3、提出了一种新的相似损失来进一步挖掘相似无标签数据间的信息,充分利用了无标签数据中的有效信息。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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