半监督转移学习的自适应一致性正则化 该存储库用于以下论文中介绍的自适应知识一致性和自适应表示表示一致性: Abulikemu Abuduweili,Li Xingjian Li,Humphrey Shi,徐成中和Dou Dedou,“半监督转移学习的自适应一致性正则化”。 该代码是在具有Tesla V100 GPU的CentOS 6.3环境(Python 3.6,PyTorch 1.1,CUDA 9.0)上开发的。 内容 介绍 在这项工作中,我们考虑半监督学习和转移学习的结合,从而导致一种更实用和更具竞争力的范例,该范例可以利用源域中强大的预训练模型以及目标域中的带标签/未带标签的数据。 为了更好地利用预训练权重和未标记目标示例的价值,我们引入了自适应一致性正则化,它由两个互补组成部分:源模型和目标模型之间((标记和未标记)示例上的自适应知识一致性(AKC);以及目标模型上带标签和未
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