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自我训练调查:机器学习新方向解析

talkingdev • 2023-08-24

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半监督和自我监督学习是机器学习模型生成训练信号的地方。这与标准的监督、无监督和强化学习有所不同。目标函数通常是特定于数据的(例如,掩盖单词或旋转图像)。本研究深入探讨了在这个领域使用的常见技术和存在的开放性问题。在半监督和自我监督学习中,机器学习模型自我生成训练信号,不再依赖于传统的监督方法。通过特定于数据的目标函数(如掩盖单词或旋转图像)来进行训练和学习,开创了一种全新的学习方式。这种学习方式的出现,为机器学习的发展打开了新的可能,同时也带来了一些开放性的问题,需要我们进一步探索和研究。

核心要点

  • 半监督和自我监督学习是机器学习模型生成训练信号的地方
  • 目标函数通常是特定于数据的
  • 本研究探讨了使用的常见技术和存在的开放性问题

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