最新《深度半监督学习》综述论文，43页pdf

当对大量的标记数据集合(如ImageNet)进行训练时，深度神经网络展示了它们在特殊监督学习任务(如图像分类)上的卓越表现。然而，创建这样的大型数据集需要大量的资源、时间和精力。这些资源在很多实际案例中可能无法获得，限制了许多深度学习方法的采用和应用。为了寻找数据效率更高的深度学习方法，以克服对大型标注数据集的需求，近年来，我们对半监督学习应用于深度神经网络的研究兴趣日益浓厚，通过开发新的方法和采用现有的半监督学习框架进行深度学习设置。在本文中，我们从介绍半监督学习开始，对深度半监督学习进行了全面的概述。然后总结了在深度学习中占主导地位的半监督方法。

https://arxiv.org/abs/2006.05278

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