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저자정보
Marcella Astrid (University of Science and Technology) Muhammad Zaigham Zaheer (University of Science and Technology) Seung-Ik Lee (University of Science and Technology)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2022년도 한국통신학회 동계종합학술발표회 논문집
발행연도
2022.2
수록면
545 - 546 (2page)

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Due to the difficulty in labeling a large amount of data, training deep learning model using semi supervised learning setup is favorable. The model is trained using a small amount of labeled data and a large amount of unlabeled data. In this work, using the available data, we propose to generate additional boundary data that looks fake and real^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE11047569');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#
#semi supervised learning #adversarial training #generative networks

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