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Machine learningDeep learning / NLP / CV

半教師あり畳み込みニューラルネットワーク

半教師ありCNNは、少数のラベル付き画像セットと、より大きな未ラベル画像プールを同時に訓練し、擬似ラベリングや一貫性正則化などの技術を用いて未ラベルデータから教師信号を抽出します。この戦略は、追加の人手によるラベリング作業を必要とせずに、アノテーション不足による性能ギャップの多くを埋めます。

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半教師あり畳み込みニューラルネットワーク
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出典

  1. Lee, D.-H. (2013). Pseudo-label: The simple and efficient semi-supervised learning method for deep neural networks. ICML Workshop on Challenges in Representation Learning. link ↗
  2. Tarvainen, A. & Valpola, H. (2017). Mean teachers are better role models: Weight-averaged consistency targets improve semi-supervised deep learning results. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 30. link ↗

このページの引用方法

ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Convolutional Neural Network (SSL-CNN). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/semi-supervised-convolutional-neural-network

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ScholarGate — Semi-supervised Convolutional Neural Network (Semi-supervised Convolutional Neural Network (SSL-CNN)). 2026-06-15に以下より取得 https://scholargate.app/ja/deep-learning/semi-supervised-convolutional-neural-network · データセット: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026