Weakly supervised transformer
Weakly Supervised Transformer combines the representational power of Transformer architectures with weak supervision strategies that exploit noisy, incomplete, or programmatically generated labels — making it possible to train high-quality NLP and vision models when fully annotated datasets are scarce or prohibitively expensive to produce.
Registro de origen
Citas copiadas textualmente del registro de origen del método. No se infiere ninguna verificación a nivel de afirmación de ellas.
- Ratner, A., Bach, S. H., Ehrenberg, H., Fries, J., Wu, S., & Re, C. (2017). Snorkel: Rapid training data creation with weak supervision. Proceedings of the VLDB Endowment, 11(3), 269–282. · DOI 10.14778/3157794.3157797
- Zhou, Z.-H. (2018). A brief introduction to weakly supervised learning. National Science Review, 5(1), 44–53. · DOI 10.1093/nsr/nwx106
Afirmaciones curadas
Afirmaciones persistidas en el libro mayor de evidencia, cada una con su propia evaluación.
Esta vista no inventa una evaluación de afirmación si el libro mayor no tiene ninguna.
Métodos relacionados
Generado a partir del grafo de métodos y mostrado como relaciones sugeridas por la máquina; no se infiere ninguna afirmación de evidencia.