Boosting auto-supervisionato
Il boosting auto-supervisionato (Self-supervised Boosting) integra compiti pretestuali auto-supervisionati nel framework di boosting — che include AdaBoost, gradient boosting e le loro varianti moderne — per sfruttare grandi quantità di dati non etichettati. Apprendendo prima le rappresentazioni delle caratteristiche da campioni non etichettati e poi eseguendo ensemble sequenziali di "weak learner" su dati pseudo-etichettati, raggiunge un'accuratezza competitiva anche quando le etichette "ground-truth" sono scarse.
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Fonti
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Boosting (SSL-Boosting). ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/self-supervised-boosting
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