Rumah >Peranti teknologi >AI >Labelkan masalah bunyi dalam pembelajaran yang diselia dengan lemah
Labelkan masalah hingar dan penyelesaian dalam pembelajaran yang diselia dengan lemah
Pengenalan: Dengan perkembangan berterusan teknologi komputer dan pertumbuhan data yang meletup, pembelajaran diselia memainkan peranan penting dalam menyelesaikan pelbagai tugas. Walau bagaimanapun, kos manusia dan kos masa yang diperlukan untuk melabel set data berskala besar selalunya besar, jadi Pembelajaran Diselia Lemah muncul mengikut keperluan masa. Dalam pembelajaran yang diselia dengan lemah, kami hanya menyediakan maklumat label yang tidak lengkap dan separa dan bukannya label yang tepat. Walau bagaimanapun, maklumat label yang tidak lengkap ini selalunya mengandungi hingar, yang menjejaskan latihan dan prestasi model Artikel ini akan meneroka masalah hingar label dalam pembelajaran yang diselia dengan lemah dan memperkenalkan penyelesaian.
1. Punca masalah bunyi label:
2. Kesan masalah hingar label:
Bunyi label akan memberi kesan negatif ke atas prestasi model, yang mungkin membawa kepada masalah berikut:
3. Penyelesaian kepada masalah bunyi label:
Untuk menyelesaikan masalah bunyi label dalam pembelajaran yang diselia dengan lemah, anda boleh mencuba penyelesaian berikut:
4 Contoh kod:
Berikut ialah contoh kod ringkas yang menunjukkan cara menggunakan latihan berulang dan mekanisme maklum balas untuk menangani masalah bunyi label:
for epoch in range(num_epochs): for images, labels in train_dataloader: outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) # 检测并过滤错误的标签 predicted_labels = torch.argmax(outputs, dim=1) incorrect_labels = predicted_labels != labels images_correction = images[incorrect_labels] labels_correction = labels[incorrect_labels] # 将错误标签的样本重新加入到训练集中 new_images = torch.cat((images, images_correction)) new_labels = torch.cat((labels, labels_correction)) # 更新模型参数 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()
Dalam setiap zaman, model mengira kerugian antara output dan label untuk melakukan latihan sambil mengesan dan menapis label yang salah. Sampel yang dilabelkan dengan salah kemudiannya ditambahkan semula ke set latihan dan parameter model dikemas kini. Melalui pelbagai latihan berulang dan mekanisme maklum balas, kami boleh mengurangkan secara beransur-ansur kesan bunyi label dan meningkatkan prestasi model.
Kesimpulan: Dalam pembelajaran yang diselia dengan lemah, bunyi label adalah masalah biasa yang boleh menjejaskan prestasi model secara negatif. Melalui penyelesaian yang munasabah, seperti strategi pembersihan data, keteguhan model pembelajaran, mekanisme pembetulan ralat label dan latihan berulang dan mekanisme maklum balas, kami boleh mengurangkan kesan hingar label dan meningkatkan ketepatan dan prestasi model.
Atas ialah kandungan terperinci Labelkan masalah bunyi dalam pembelajaran yang diselia dengan lemah. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!