Stora mängder märkta data krävs vanligtvis för att utbilda modeller för djupinlärning. Men för många verkliga problem kan det vara dyrt eller till och med omöjligt att skaffa sig ytterligare data. Vi presenterar semi-övervakad djupkärnig inlärning (SSDKL), en semi-övervakad regressionsmodell baserad på minimerande prediktiv varians i den bakre regulariseringsramen. SSDKL kombinerar den hierarkiska representationen lärande av neurala nätverk med den probabilistiska modelleringskapacitet Gaussiska processer. Genom att utnyttja omärkta data, visar vi förbättringar på en mängd olika verkliga regressionsuppgifter över övervakad djupkärna lärande och halvövervakade metoder som moms och medel lärare anpassade för regression. * betecknar lika bidrag Preprint. Pågående arbete.
Nyligen föreslog REF Semi-Supervised Deep Kernel Learning (SSDKL) metod som använder bakre legalisering, med tanke på en stor mängd omärkta data, för att minska den märkta datakrav för GP-kärne learning.
Semi-supervised Deep Kernel Learning: Regression with Unlabeled Data by Minimizing Predictive Variance
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}