文件名称:
noisystudent:嘈杂的学生培训守则。 https-源码
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文件大小: 64kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-20
详细说明：嘈杂的学生培训
概述
是一种半监督学习方法，在ImageNet（SOTA）上可达到88.4％的top-1准确性，并且在健壮性和对抗性基准方面获得令人惊讶的收益。嘈杂的学生培训基于自我培训框架，并通过以下四个简单步骤进行了培训：
在标签数据上训练分类器（教师）。
推断更大的未标记数据集上的标签。
在合并的集合上训练更大的分类器，增加噪音（嘈杂的学生）。
转到第2步，以学生为老师
有关由Noisy Student Training培训过的ImageNet检查点，请参阅 。
SVHN实验
在这里，我们展示了对SVHN进行噪声学生培训的一种实施方式，该实施将受监督模型的性能从97.9％准确性提高到98.6％准确性。
# Download and preprocess SVHN. Download the teacher model trained on labeled data with ac
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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