用于半监督图像识别的深度协同训练
计算机视觉与模式识别
2018-03-19 v1
摘要
在本文中，我们研究了半监督图像识别问题，即利用带标签和无标签图像学习分类器。我们提出了深度协同训练（Deep Co-Training），这是一种受协同训练（Co-Training）框架启发的基于深度学习的方法。原始的协同训练在两个视图上学习两个分类器，这些视图是来自不同来源但描述相同实例的数据。为了将这一概念扩展到深度学习，深度协同训练训练多个深度神经网络作为不同的视图，并利用对抗样本鼓励视图差异，以防止网络相互坍缩。因此，协同训练的网络提供了关于数据的不同且互补的信息，这对于协同训练框架取得良好结果是必要的。我们在 SVHN、CIFAR-10/100 和 ImageNet 数据集上测试了我们的方法，并且我们的方法以较大优势优于先前最先进的方法。
引用
@article{arxiv.1803.05984,
title = {Deep Co-Training for Semi-Supervised Image Recognition},
author = {Siyuan Qiao and Wei Shen and Zhishuai Zhang and Bo Wang and Alan Yuille},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.05984},
year = {2018}
}