Boosting auto-supervisé
Le boosting auto-supervisé intègre des tâches prétexte auto-supervisées dans le cadre du boosting — couvrant AdaBoost, le gradient boosting et leurs variantes modernes — afin d'exploiter de grands ensembles de données non étiquetées. En apprenant d'abord des représentations de caractéristiques à partir d'échantillons non étiquetés, puis en exécutant des ensembles séquentiels d'apprenants faibles sur des données pseudo-étiquetées, il atteint une précision compétitive même lorsque les étiquettes de vérité terrain sont rares.
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Sources
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Boosting (SSL-Boosting). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/machine-learning/self-supervised-boosting
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