论文共读 | “阳奉阴违”的半监督学习算法

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本期论文共读由 PaperWeekly 社区用户 @WarBean 主持，他将带大家通过两篇论文聚焦半监督学习算法。

论文介绍

Virtual Adversarial Training: a Regularization Method for Supervised and Semi-supervised Learning

@WarBean 推荐

#Semi-supervised Learning

利用对抗的思想，要求模型对一个样本在施加对抗性噪声前后给出尽可能相同的预测值，从而对模型施加 smooth regularization，以此利用无标注样本进行半监督学习。论文仅用 100 个标注 MNIST 样本取得 1.36% 的测试误差，仅用 4000 个标注 CIFAR 样本取得 13.15% 的测试误差。

论文链接

http://www.paperweekly.site/papers/938

Adversarial Dropout for Supervised and Semi-supervised Learning

@WarBean 推荐

#Semi-supervised Learning

Virtual Adverarial Training（上篇论文）的变种，原来在 input data 上加对抗干扰，本文在网络中间层进行对抗性 dropout，取得了与 VAT 接近的半监督训练效果，配合原始 VAT 一起在 CIFAR 和 SVHN 上取得 state-of-the-art 的半监督学习性能。

论文链接

http://www.paperweekly.site/papers/939

嘉宾介绍

郑华滨，中山大学硕士生，研究方向为GAN，文本生成和OCR。

论文共读

“阳奉阴违”的半监督学习算法

Virtual Adversarial Training

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活动形式：语音直播

活动时间

10 月 25 日（周三）20:30-21:30

30 min 串讲 + 30 min 讨论

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