Selbstüberwachte Stapel-Ensemble
Selbstüberwachte Stapel-Ensembles kombinieren gestapelte Generalisierung – die klassische zweistufige Ensemble-Architektur, die von Wolpert (1992) eingeführt wurde – mit selbstüberwachtem Vortraining, wodurch Basismodelle reiche Repräsentationen aus unbeschrifteten Daten lernen können, bevor sie feinabgestimmt und gestapelt werden. Diese hybride Strategie ist besonders wirkungsvoll, wenn beschriftete Beispiele spärlich sind, aber unbeschriftete Daten reichlich vorhanden sind.
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Quellen
- Wolpert, D. H. (1992). Stacked generalization. Neural Networks, 5(2), 241–259. DOI: 10.1016/S0893-6080(05)80023-1 ↗
- Self-supervised learning. Wikipedia. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Stacking Ensemble (SSL-augmented Stacked Generalization). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/self-supervised-stacking-ensemble
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