熵最小化

GiantGo1 天前
半监督学习·熵最小化
半监督学习：低密度分离假设 (Low-Density Separation Assumption)半监督学习(SSL)的目标是借助未标记数据辅助训练，以期获得比仅用带标签的监督学习范式更好的效果。但是，SSL的前提是数据分布需满足某些假设。否则，SSL可能无法提升监督学习的效果，甚至会因误导性推断降低预测准确性。