Vi kombinerar övervakat lärande med oövervakat lärande i djupa neurala nätverk. Den föreslagna modellen utbildas för att samtidigt minimera summan av övervakade och oövervakade kostnadsfunktioner genom backpropagation, undvika behovet av lagervis förträning. Vårt arbete bygger på det Ladder-nätverk som Valpola (2015) föreslår och som vi utökar genom att kombinera modellen med handledning. Vi visar att den resulterande modellen når state-of-the-art prestanda i olika uppgifter: MNIST och CIFAR-10 klassificering i en semi-övervakad inställning och permutation invariant MNIST i både semi-övervakad och full-etiketter inställning.
REF kombinerade en klassificeringsuppgift med stegnätet för halvövervakat lärande, och de visade förbättrad klassificeringsnoggrannhet på MNIST och CIFAR-10.
Semi-Supervised Learning with Ladder Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}