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发明公开
一种用于半监督学习的神经网络模型以及半监督学习方法无效

公开(公告)号：CN113128669A

公开(公告)日：2021-07-16

申请号：CN202110374736.5

申请日：2021-04-08

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 谷洋 , 张胡喆晨 , 陈益强 , 王记伟 , 王永斌 , 张忠平 , 肖益珊

IPC: G06N3/04 , G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种半监督学习方法，该方法包括：利用有标签数据对神经网络模型进行初始训练；获得待标定的无标签数据的增强数据；利用初始训练好的神经网络模型标定待标定的无标签数据及其增强数据的伪标签；利用有标签数据以及待标定的伪标签数据重新训练神经网络模型；其中，用于半监督学习的神经网络模型包括：输入层，用于接收输入数据；第一隐藏层，用于提取输入数据的低层语义信息；语义层，用于基于低层语义信息确定输入数据的低层语义标签；第二隐藏层，用于基于输入数据及其低层语义标签提取输入数据的高层语义信息；以及输出层，用于基于输入数据的高层语义信息确定其高层语义标签，并作为最终标签输出。

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