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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,832 - 2,835 (4page)
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Semi-supervised learning is a method that uses both labeled and unlabeled data. Among the several semi-supervised learning methods, self-training is crucial to learning models effectively when there is a lack of labeled data. Data labeling has become a costly and time-consuming problem. As a result, self-training that can effectively leverage minimal labeled data and large amounts of unlabeled data is needed. In this paper, we classify self-training into three categories and cover various representative methods such as entropy minimization, pseudo-label, and noisy student. In addition, we will compare each method’s principles and advantages to provide a comprehensive understanding of the self-training methodology of semi-supervised learning.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
참고문헌
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