Många övervakade inlärningsuppgifter uppstår i dubbla former, t.ex. engelsk-till-franska översättning vs. fransk-till-engelska översättning, taligenkänning vs. text till tal, och bildklassificering vs. bildgenerering. Två dubbla uppgifter har inneboende kopplingar till varandra på grund av det probabilistiska sambandet mellan deras modeller. Denna koppling utnyttjas dock inte effektivt idag, eftersom människor vanligtvis tränar modellerna för två dubbla uppgifter separat och självständigt. I detta arbete föreslår vi att man utbildar modellerna för två dubbla uppgifter samtidigt och uttryckligen utnyttjar det probabilistiska sambandet mellan dem för att legalisera utbildningsprocessen. För enkelhetens skull kallar vi det föreslagna tillvägagångssättet för dubbelt övervakat lärande. Vi visar att dubbelt övervakat lärande kan förbättra de praktiska prestationerna av båda uppgifterna, för olika tillämpningar, inklusive maskinöversättning, bildbehandling och känsloanalys.
Dual learning and dual övervakad learning REF föreslås också för att utnyttja det probabilistiska sambandet mellan dubbla uppgifter för att legalisera utbildningsprocessen.
Dual Supervised Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}