基于对比学习和先验知识传播的深度半监督学习算法研究 .pdfVIP

基于对比学习和先验知识传播的深度

半监督学习算法研究

摘要：深度半监督学习是指数据集中只有一小部分标记数据，

而训练和预测则需要利用未标记数据。传统的半监督学习方法

使用相似性和连续性等假设来扩展标记，缺陷是这些假设往往

在实际场景中难以满足。基于对比学习和先验知识传播的深度

半监督学习算法是解决这一难题的新方法。本文通过对现有半

监督学习方法的剖析和对比学习和先验知识传播的机制研究，

提出了一种新的半监督学习方法。该方法结合对比学习的思路，

引入相似对和对比对，通过比较相似对和对比对，学习特征表

达和分类器，实现标记和未标记数据的扩展。同时，该方法还

考虑先验知识传播的影响，通过引入先验知识来帮助扩展标记。

实验结果表明，该方法比传统的半监督学习方法和其他基于对

比学习的方法有更好的性能。

关键词：深度学习；半监督学习；对比学习；先验知识传播；

特征表达

1.引言

深度半监督学习算法是解决现有数据集中只有一小部分标记数

据的难题，是一种非常重要的学习方法。传统的半监督学习方

法使用相似性和连续性等假设来扩展标记，缺陷是这些假设往

往在实际场景中难以满足。同时，深度学习模型具有高度的灵

活性和强大的表达能力，能够很好地应对实际场景中的半监督

学习问题。因此，如何利用深度学习模型解决半监督学习问题

是一个重要的研究方向。本文提出了一种基于对比学习和先验

知识传播的深度半监督学习算法，通过引入对比学习和先验知

识传播的机制，扩展标记和未标记数据，提高半监督学习的性

能。

2.相关工作

传统的半监督学习方法使用相似性和连续性等假设来扩展标记。

例如，有许多基于图理论的半监督学习方法，这些方法使用图

来描述数据之间的相似性，利用相似数据的标记信息来推断未

标记数据的标记。但是这些方法通常需要构建成本昂贵的相似

图，并且在高维空间中的计算时间也会随着数据量的增加而大

幅度增加。近年来，基于深度学习的半监督学习方法得到了快

速发展，可以非常有效地利用未标记数据，提高模型的性能。

3.方法

本文提出了一种基于对比学习和先验知识传播的深度半监督学

习算法。该方法结合了对比学习的思路，通过引入相似对和对

比对，学习特征表达和分类器，在扩展标记和未标记数据方面

有更好的性能。同时，该方法还考虑先验知识传播的影响，通

过引入先验知识来帮助扩展标记。具体而言，该方法包含以下

三个步骤：

(1)生成相似对和对比对：对于每一个未标记样本，从与其相

似的数据中随机选取一定数量的样本，形成相似对；同时，从

其他类别中随机选取一定数量的样本，形成对比对。

(2)计算相似对和对比对之间的相似度：通过计算相似对和对

比对之间的相似度，产生与样本相似的样本和与其不相似的样

本的权重。

(3)训练深度半监督学习模型：通过结合相似对和对比对的权

重，对半监督的神经网络进行训练，得到更准确的特征表达和

分类器，扩展标记和未标记数据。

4.实验结果

本文在CIFAR-10、MNIST和SVHN等数据集上进行了实验。最

终实验结果表明，与传统的半监督学习方法和其他基于对比学

习的方法相比，该方法在扩展标记和未标记数据方面有更好的

性能，在图像分类和目标检测等任务中具有较好的表现。

5.结论与展望

本文提出了一种新颖的基于对比学习和先验知识传播的深度半

监督学习算法。实验结果表明，该方法能够有效地利用未标记

数据，提高半监督学习的性能。未来，我们将在更大规模的数

据集上进一步验证该算法的性能，并将该算法应用于图像分类、

目标检测和自然语言处理等领域

本文提出的基于对比学习和先验知识传播的深度半监督学习算

法在扩展标记和未标记数据方面表现了更好的性能，为半监督

学习方法的发展提供了新思路。

该方法通过生成相似对和对比对，计算相似度并结合相似对和

对比对的权重对神经网络进行训练，得到更准确的特征表达和

分类器，扩展标记和未标记数据。在CIFAR-10、MNIST和

SVHN等数据集上进行的实验结果表明，该方法在图像分类和

目标检测等任务中具有较好的表现，能够有效地利用未标记数

据，提高半监督学习的性能。

未来，该算法可以进一步应用于图像分类、目标检测和自然语

言处理等领域，并在更大规模的数据集上进一步验证其性能。

同时，可以尝试将该方法与其他半监督学习方法进行结合，进

一步提高模型性能，同时也可以考虑探究该方法在更复杂任务

中的应用

此外，在深度半监督学习方面，还可以探究更多有意义的问题。

例如，如何在半监督学习中进行主动学习，以达到更高的性能；