Abstrakt. I det här dokumentet studerar vi problemet med halvövervakad bildigenkänning, som är att lära sig klassificerare med både märkta och omärkta bilder. Vi presenterar Deep Co-Training, en djupt lärande baserad metod inspirerad av Co-Training ram [1]. Den ursprungliga Co-Training lär sig två klassificeringar på två vyer som är data från olika källor som beskriver samma fall. För att utvidga detta koncept till djup inlärning, Deep Co-Training tränar flera djupa neurala nätverk för att vara de olika åsikter och utnyttjar kontradiktoriska exempel för att uppmuntra synskillnader, för att förhindra att nätverken kollapsar in i varandra. Som ett resultat av detta ger de samutbildade nätverken olika och kompletterande information om uppgifterna, vilket är nödvändigt för att samutbildningsramen ska uppnå goda resultat. Vi testar vår metod på SVHN, CIFAR-10/100 och ImageNet dataset, och vår metod överträffar de tidigare toppmoderna metoderna med stor marginal.
I detta dokument visar vi hur man kan utnyttja kontradiktoriska prover i halvövervakad segmentering genom att utnyttja ett samutbildningsförfarande REF.
Deep Co-Training for Semi-Supervised Image Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}