NeurIPS 2022 | 首个将视觉、语言和音频分类任务进行统一的半监督分类学习基准
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导读
微软亚洲研究院的研究员们联合西湖大学、东京工业大学、卡内基梅隆大学、马克斯-普朗克研究所等机构的研究人员们提出了USB:第一个将视觉,语言,和音频分类任务进行统一的半监督分类学习基准。
深度半监督学习
当前半监督学习代码库存在的问题与挑战
USB: 任务多样化和对研究者更友好的新基准库
文章链接:https://arxiv.org/pdf/2208.07204.pdf 代码链接:https://github.com/microsoft/Semi-supervised-learning
USB提供的解决方案
总结
参考
^Google半监督学习 https://ai.googleblog.com/2021/07/from-vision-to-language-semi-supervised.html ^FixMatch https://arxiv.org/abs/2001.07685 ^FlexMatch https://proceedings.neurips.cc/paper/2021/file/995693c15f439e3d189b06e89d145dd5-Paper.pdf ^TorchSSL https://github.com/TorchSSL/TorchSSL
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来源: qq
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