Machine learningDeep learning / NLP / CV
半教師あり多層パーセプトロン (Semi-supervised Multilayer Perceptron)
半教師あり多層パーセプトロン（SSL-MLP）は、少数のラベル付きサンプルと多数のラベルなしサンプルを組み合わせて訓練されるフィードフォワードニューラルネットワークである。ラベル付きデータに対する教師あり交差エントロピー損失と、ラベルなしデータに対する教師なし一貫性または疑似ラベル目的関数を組み合わせることで、ラベルのみで訓練された純粋な教師ありMLPよりもはるかに多くの信号をデータから抽出する。
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出典
- Chapelle, O., Scholkopf, B. & Zien, A. (Eds.) (2006). Semi-Supervised Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03358-9
- Lee, D.-H. (2013). Pseudo-label: The simple and efficient semi-supervised learning method for deep neural networks. ICML 2013 Workshop on Challenges in Representation Learning. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Multilayer Perceptron (SSL-MLP). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/semi-supervised-multilayer-perceptron
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