# Semi-supervised learning

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Semi-Supervisd Learning

일반적으로 Supervised Learning(지도학습)이 높은 성능의 모델을 만드는 것이 유리하지만, 수많은 데이터에 label을 전부 달아야 한다는 점에서 데이터셋 모으기가 어려우며 따라서 활용하는 방법도 제한적일 수밖에 없다.이와 같은 문제를 해결하고자 나온 방법

2022년 4월 29일
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Semi-supervised learning 입문

이미지 분류 task에서 딥러닝은 눈부신 발전을 이룩하였습니다. 그러나 이를 위해서는 막대한 양의 데이터가 필요합니다. 이 데이터에는 다량의 라벨도 포함이 되어있습니다. 그러나 라벨링 작업 또한 많은 resource를 요구하기 때문에 실제 산업현장에서 정확히 라벨링된

2022년 4월 12일
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(2020)Meta Pseudo Labels

Meta Pseudo Labels 논문 리뷰

2021년 8월 13일
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(2019)Automatic Acute Ischemic Stroke Lesion Segmentation using Semi-supervised Learning

Automatic Acute Ischemic Stroke Lesion Segmentation using Semi-supervised Learning 논문 리뷰

2021년 8월 13일
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[paper-review] Unsupervised Data Augmentation for Consistency Training

Xie, Qizhe, et al. "Unsupervised data augmentation for consistency training." arXiv preprint arXiv:1904.12848 (2019).

2021년 2월 15일
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