我们真的需要那么多标注数据吗?半监督学习技术近年来的发展历程及典型算法框架的演进

御尊棋牌游戏即使在大数据时代,获取大批量高质量的标注数据在实际中往往成本高昂。半监督学习技术作为一类可以同时有效利用有标签数据和无标签数据的学习范式,有希望大大降低监督任务对于标签数据的需求。本文从 2013 年所提出的 Pseudo-Label 开始,至 2019 年 Google 所提出的 UDA 技术为止, 详细介绍了半监督学习近年来的发展历程,重点关注各技术在核心思想、方法论上的演进。文章最后对半监督学习中涉及到的部分关键细节,如领域外数据等问题进行了详细讨论。

关于作者

李渔,熵简科技联合创始人,博士毕业于清华大学电子工程系,以第一作者身份发表学术论文 10 余篇,申请专利 6 项,致力于将先进的自然语言处理及深度学习技术真正落地于金融资管领域,让科技赋能产业。目前负责熵简科技 NLP 技术中台的建设,包括层次化的分层架构、大数据泛采体系、持续部署的后台支持以及前沿算法的领域内落地等,为熵简科技的各大业务线提供底层技术支持和可落地的解决方案。

御尊棋牌游戏个人知乎专栏:

目录

1.为什么要了解半监督学习

1.1什么是半监督学习

1.2半监督学习有什么用

2. 典型技术方案的演进历程

3. 部分关键细节的讨论

3.1 类别外数据的处理

3.2 一致性正则的数学选择

3.3 错误标记数据的影响

4. 总结

为什么要了解半监督学习

1.1 什么是半监督学习

半监督学习介于监督学习与无监督学习之间。一般而言,半监督学习的任务与监督学习一致,任务中包含有明确的目标,如分类。而所采用的数据既包括有标签的数据,也包括无标签的数据。

简单理解,可以认为半监督学习就是同时运用了标签数据和无标签数据来进行训练的监督学习。当然,在另外一些研究中,带有约束限制的无监督学习也被视为半监督学习,例如受限的聚类算法。

从半监督学习与监督学习的关系出发,我们可以自然得出半监督学习的几个核心点:

如何从无标签数据中获取学习信号来指导监督学习? 如何平衡运用有标签数据和无标签数据各自的学习信号? 如何选择无标签数据?

这几个核心点正是半监督学习方法需要解决的主要矛盾,同时也是半监督学习思想的精髓所在。本文在后面介绍各个算法时,将会针对这几个核心点做重点介绍。

1.2 半监督学习有什么用

我们知道,即使在大数据时代,想要获取到大批量高质量的标注数据在实际中往往是一件很困难的事,需要花费大量的人力和时间。

尤其在垂直领域,例如金融、法律、医学等领域,数据的标注还需要业务人员甚至行业专家的参与才能实现相对准确的数据标注,满足业务需求,这使得垂直领域的数据标注成本尤其高昂。

(责任编辑:御尊棋牌游戏)

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