图解FixMatch的半监督学习，The Illustrated FixMatch for Semi-Supervised Learning

主题： The Illustrated FixMatch for Semi-Supervised Learning

摘要： 在计算机视觉领域，深度学习已经显示出非常有希望的结果。但在医学成像等实际应用领域中，缺乏标记数据是一个重大挑战。在实际环境中，标记数据是一个耗时且昂贵的过程。尽管，您有很多图像，但由于资源限制，只能标记其中的一小部分。在这种情况下，我们如何利用剩余的未标记图像和标记图像来提高模型的性能？答案是半监督学习。FixMatch是Sohn等人最近提出的一种半监督方法。来自Google Brain，它改进了半监督学习（SSL）的最新技术。它是以前方法（如UDA和ReMixMatch）的简单组合。在这篇文章中，我们将了解FixMatch的概念，并看到它在CIFAR-10上仅用10幅图像就获得了78%的准确率。