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SSL 如何解决过拟合问题?

SSL(半监督学习)通过利用有限的标注数据和大量的未标注数据来提高泛化能力,从而解决过拟合问题。过拟合发生在模型记忆了训练数据的模式,而不是学习可泛化的特征,这会导致在未见过的数据上表现不佳。SSL 通过使用未标注数据来发现更广泛的数据结构,减少对小型标注数据集的依赖,从而缓解过拟合。例如,在文本分类中,一个在少量标注邮件和大量未标注邮件上训练的模型可能会学习到垃圾邮件和合法邮件共有的词语分布。这种更广泛的理解有助于模型避免过度关注有限标注示例中的噪声或稀疏模式。

SSL 的一个关键策略是一致性正则化,它在输入受到扰动时强制预测保持稳定。这项技术训练模型对同一数据的轻微变体产生相似的输出,例如给图像添加噪声或对文本进行释义。举例来说,在图像识别中,对未标注图像应用随机裁剪或旋转,并要求预测一致,这会促使模型关注不变特征(例如形状),而不是偶然的细节(例如背景)。类似地,在自然语言处理中,训练模型对释义句预测相同情感,这会使其学会忽略表面词语变化。通过使模型对不相关的变化具有鲁棒性,这减少了过拟合。

SSL 还使用伪标签技术,模型为未标注数据生成标签,并对高置信度的预测进行再训练。这扩大了有效的训练集,使模型接触到更多样化的示例。例如,语音识别模型可以为未说话的音频片段标注预测的转录文本,然后使用这些伪标签以及人工标注数据进行再训练。为了避免强化错误,可以使用置信度阈值或集成方法(例如,对多个模型的预测进行平均)来过滤不可靠的伪标签。此外,熵最小化鼓励模型对未标注数据做出明确的预测,从而平滑决策边界。这些技术共同平衡了稀缺标注数据和充足未标注数据的使用,在保持准确性的同时减少了过拟合。

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