半监督方法的代表是自训练，其使用少量的标记数据和大量的未标记数据对模型进行联合训练。...对于使用监督算法得到的预训练模型，研究者分别在使用了四种不同强度的数据增强的Imagenet上分别训练了EfficientNet-B7，之后将这些模型当作骨干网络在COCO数据集上训练目标检测模型。...02 使用自训练获得预训练模型 文中使用的自训练方法为noisy student training。...不同数据增强模式下基线、监督式预训练、自训练式预训练下的目标检测结果对比 ? 不同数据增强模式下基线、监督式预训练、自训练式预训练下的目标检测结果对比 ?...在语义分割方面，研究者也证明了自训练的预训练方式比监督式预训练可以达到更好的效果： ?
特性 贪心算法采用自顶向下，以迭代的方法做出相继的贪心选择，每做一次贪心选择就将所求问题简化为一个规模更小的子问题，通过每一步贪心选择，可得到问题的一个最优解，虽然每一步上都要保证能获得局部最优解，但由此产生的全局解有时不一定是最优的...这是贪心算法可行的第一个基本要素。...贪心算法则通常以自顶向下的方式进行，以迭代的方式作出相继的贪心选择，每作一次贪心选择就将所求问题简化为规模更小的子问题 对于一个具体问题，要确定它是否具有贪心选择性质，必须证明每一步所作的贪心选择最终导致问题的整体最优解...贪心算法与动态规划算法的差异 动态规划和贪心算法都是一种递推算法，均有最优子结构性质，通过局部最优解来推导全局最优解。...两者之间的区别在于： 贪心算法中作出的每步贪心决策都无法改变，因为贪心策略是由上一步的最优解推导下一步的最优解，而上一步之前的最优解则不作保留，贪心算法每一步的最优解一定包含上一步的最优解。
自训练适用不同规模数据集和不同强度增强数据的训练； 3、自训练并且可以看作对预训练的补充，联合预训练和自训练可以获得更大的增益。...如果自训练优于预训练（暂做这样的假设），那它在多大的程度上比预训练好？ 在什么情况下自训练比预训练更好？ 自训练的灵活性和可扩展性如何？...3、自监督预训练 vs 自训练 有监督的 ImageNet预训练会损害最大规模数据集和高强度数据增强下的训练效果。但是自监督的预训练呢？...目的是将随机初始化与使用了SOTA自监督算法预训练的模型进行比较。在实验中使用SimCLR的检查点，然后在ImageNet上对其进行微调。...2、联合训练 正如作者所言，自训练范式的优势之一是它可以联合监督和自训练目标进行训练，从而解决它们之间不匹配的问题。
问题描述 编写一个程序，输入3个整数，然后程序将对这三个整数按照从大到小进行排列。 输入格式：输入只有一行，即三个整数，中间用空格隔开。 ...
作者在文章中提出，可以利用自训练提升自然语言理解的预训练模型，并且提出了一种用于数据增强的新方法——SentAugment，可从大规模无标签的网络句子中检索用于特定任务的无标签句子，辅助语言模型的自训练过程...作者在预训练基准上引入自训练，通过研究表明自训练是对自然语言理解的强大预训练模型的一种补充。 此外，无标签数据通常是半监督学习的一个重要组成部分。...2.2 自训练过程 如图1所示， 自训练过程分为多个步骤。...3.2自训练实验 该实验的目的是了解自训练是否能对下游任务的目标领域进行域适应。...4 总结 在本文中，作者表明自训练是利用无标签数据的另一种有效方法，当自训练和预训练结合时，可以进一步改进RoBERTa模型性能。
当涉及到机器学习分类任务时，用于训练算法的数据越多越好。在监督学习中，这些数据必须根据目标类进行标记，否则，这些算法将无法学习独立变量和目标变量之间的关系。...虽然半监督学习有很多种风格，但这种特殊的技术称为自训练。自训练?在概念层面上，自训练的工作原理如下：步骤1：将标记的数据实例拆分为训练集和测试集。然后，对标记的训练数据训练一个分类算法。...数据划分为了测试自训练的效果，我需要将数据分成三部分：训练集、测试集和未标记集。...预测概率对于自训练算法，我们需要知道Logistic回归分类器预测的概率。幸运的是，sklearn提供了.predict_proba()方法，它允许我们查看属于任一类的预测的概率。...unlabeled data...0 high-probability predictions added to training data.10079 unlabeled instances remaining.自训练算法经过
而自训练在所有数据集规模下都能带来 1.3 至 3.4AP 的性能提升，即自训练在预训练不起作用的场景下依然有效。...如何对比预训练和自训练 方法和控制因子 这部分涉及数据增强、预训练和自训练三个方面。 1....表 3：自训练可以在所有规模的标注数据集上提升模型性能，而预训练无法实现该效果。 自训练在高数据/强数据增强机制下起到积极作用，自监督预训练则不能 研究者还研究了另一种流行的预训练方法：自监督学习。...表 4：在 COCO 数据集上，自监督 / 监督预训练与自训练对模型性能的影响。...机器学习领域的一个苦涩教训是：在具备更多标注数据、更多算力或更好的监督训练方法时，大部分方法会失败，不过这种情况并没有出现在自训练这里。 自训练的局限性 现有的自训练方法也有局限。
问题描述 Anagrams指的是具有如下特性的两个单词：在这两个单词当中，每一个英文字母（不区分大小写）所出现的次数都是相同的。例如，“Unclear”...
一个数如果恰好等于它的因子之和，这个数就称为“完数”。例如，6的因子为1、2、3，而6＝1＋2＋3，因此6就是“完数”。又如，28的因子为1、2、4、7、1...
问题描述 给定一个长度为n的字符串S，还有一个数字L，统计长度大于等于L的出现次数最多的子串（不同的出现可以相交），如果有多个，输出最长的，如果仍然有多...
问题描述 如果一个自然数N的K进制表示中任意的相邻的两位都不是相邻的数字，那么我们就说这个数是K好数。求L位K进制数中K好数的数目。例如K = 4，L = ...
上体育课的时候，小蛮的老师经常带着同学们一起做游戏。这次，老师带着同学们一起做传球游戏。 游戏规则是这样的：n个同学站成一个圆圈，其中的一个同学手里拿...
作者通过结合自训练（self-training）和自监督（self-supervised）两种方法，在不采用任何有标注训练数据的情况下，取得了跟目前最好的有监督方法接近的效果。...自监督学习方法能有效减少对有标注数据的依赖，但是其性能还需要依赖于有标注数据。 在本工作中，我们尝试融合自训练和自监督两种学习方法，探索无监督的文本顺滑方法。...2 方法介绍 图2 方法整体框架 如图2所示，模型输入主要包含用于自监督学习的新闻领域数据和用于自训练的ASR输出结果。...这个句法判别器主要用于自训练阶段筛选带有高质量伪标签的数据。之后，同样在新闻数据上，我们利用随机添加的方式构造了另外一组大规模伪数据，并利用这些伪数据来初始化自训练阶段的teacher模型。...在本工作中，我们尝试融合自训练和自监督两种学习方法，探索无监督的文本顺滑方法。实验结果表明，我们的方法取得了非常不错的性能。
问题描述 编写一个程序，首先输入一个整数，例如5，然后在屏幕上显示如下的图形（5表示行数）： * * * * * * * * * ...
如果将课本上的Hanoi塔问题稍做修改：仍然是给定N只盘子，3根柱子，但是允许每次最多移动相邻的M只盘子（当然移动盘子的数目也可以小于M）,最少需要多少次？...
问题描述 Farmer John变得非常懒，他不想再继续维护供奶牛之间供通行的道路。道路被用来连接N个牧场，牧场被连续地编号为1到N。每一个牧场都是一个奶牛...
近年来, 计算机视觉领域涌现出一大批有效的自监督预训练模型，如 NPID、SimCLR、MoCo 等，它们能够从大规模数据集中通过自监督的方式学习潜在的图像语义表征，从而提升预训练模型在各项下游任务（如物体分类...这些自监督预训练框架通常基于对比学习实现. 对比学习通过定义正负样本对，并在表征空间中最大化正样本对之间的相似度而最小化负样本对之间的相似度, 从而达到「同类相吸、异类互斥」的目的。...该自监督学习框架在多个下游任务中达到卷积神经网络自监督预训练方法的 SOTA 性能。...在实现过程中, 该研究采用了简单有效的自底向上层级 K-means 算法, 具体算法流程如下： 在该训练框架中，每进行一轮学习后，由于网络参数的更新，图像的表征也随之更新。...因此，在每个训练epoch之前, 均通过当前的网络参数提取整个数据集的图像表征，对提取到的图像表征应用如上所述的层级 K-means 算法得到一系列具有树状结构的层级原型, 这些层级原型将在接下来的训练过程中用于指导对比学习的样本选择
问题描述 给定一个n个顶点，m条边的有向图（其中某些边权可能为负，但保证没有负环）。请你计算从1号点到其他点的最短路（顶点从1到n编号）。
如果一个自然数N的K进制表示中任意的相邻的两位都不是相邻的数字，那么我们就说这个数是K好数。求L位K进制数中K好数的数目。例如K = 4，L = 2的时候，所有...
问题描述 输入两个矩阵，分别是m*s，s*n大小。输出两个矩阵相乘的结果。 输入格式 第一行，空格隔开的三个正整数m,s,n（均不超过200...
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