自元伪标签：无需教师模型的元伪标签方法
机器学习
2022-12-29 v1 人工智能
摘要
我们提出自元伪标签（Self Meta Pseudo Labels），一种类似于元伪标签（Meta Pseudo Labels）但无需教师模型的新型半监督学习方法。我们引入一种新方法，使用单一模型同时生成伪标签和进行分类，从而只需在内存中存储一个模型而非两个。我们的方法在性能上与元伪标签方法相当，同时大幅降低了内存占用。
引用
@article{arxiv.2212.13420,
title = {Self Meta Pseudo Labels: Meta Pseudo Labels Without The Teacher},
author = {Kei-Sing Ng and Qingchen Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.13420},
year = {2022}
}
备注
Accepted by IEEE ICMLA 2022