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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,322 - 2,326 (5page)
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For training deep neural networks, sufficient training data is very important to generalization performance of a model. However, the annotation process to create labeled data is too expensive to get enough amount of data. Semi-supervised learning (SSL) uses a large amount of unlabeled data along with a small amount of labeled data to train the model, so it can achieve the model performance comparable to a model trained with sufficient labeled data. In this paper, we analyze the details of pseudo-labeling and consistency regularization, which are representative approaches of SSL, and evaluate their performance in terms of image classification. Furthermore, we suggest future research directions based on recent research trends and experimental results in SSLs.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 성능 비교 분석
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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