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Machine learningDeep learning / NLP / CV

준지도학습 합성곱 신경망

준지도학습 CNN은 소량의 레이블이 지정된 이미지 세트와 더 많은 레이블이 없는 이미지 풀을 동시에 사용하여 합성곱 네트워크를 훈련하며, 의사 레이블링 및 일관성 정규화와 같은 기법을 활용하여 레이블이 없는 데이터에서 감독 신호를 추출합니다. 이 전략은 추가적인 인간 레이블링 노력 없이도 부족한 주석으로 인한 성능 격차를 상당 부분 해소합니다.

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준지도학습 합성곱 신경망
미세 조정된 합성곱 신경망자가 지도 합성곱 신경망준지도 학습 이미지 분류컨볼루션 신경망을 이용한 전이 학습약한 지도 학습 컨볼루션 신경망준지도 학습 인스턴스 분할준지도형 다층 퍼셉트론준지도 학습 객체 탐지 (Semi-super…준지도 학습 의미론적 분할준지도 학습 트랜스포머

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출처

  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 ↗

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

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자가 지도 합성곱 신경망준지도 학습 인스턴스 분할준지도형 다층 퍼셉트론준지도 학습 객체 탐지 (Semi-supervised Object Detection)준지도 학습 의미론적 분할준지도 학습 트랜스포머준지도 학습 변이형 오토인코더Semi-supervised Vision Transformer약한 지도 학습 컨볼루션 신경망

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ScholarGate — Semi-supervised Convolutional Neural Network (Semi-supervised Convolutional Neural Network (SSL-CNN)). 2026-06-15에 다음에서 검색함: https://scholargate.app/ko/deep-learning/semi-supervised-convolutional-neural-network · 데이터셋: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026