Abstract 当标准数据不足时，半监督学习展现出很大的优势。 近期方法的一个共同点是在大量 无标注 数据上使用 consistency training 来约束模型预测结果，使其具有 输入噪音不变性（invariant to input noise）. 本文从一个新的角度出发，探究如何有效地为无标签数据添加噪音。并且指出 噪音的质量 尤其是那些由高级数据增强方法产生的噪音的质量，在半监督学习中

深度学习中的Data Augmentation方法 在深度学习中，为了避免出现过拟合（Overfitting），通常我们需要输入充足的数据量。当数据量不够大时候，常常采用以下几种方法： Data Augmentation：通过平移、 翻转、加噪声等方法从已有数据中创造出一批“新”的数据，人工增加训练集的大小。 Regularization：数据量比较小会导致模型过拟合, 使得训练误差很小而测试误差

之前存在的问题：应用高斯噪声和dropout噪声（无法保证一致性） 解决方式：在图像分类问题中使用了randAugment和TSA训练方式 主要说一下在无监督数据上的数据增强： 数据增强一直在监督学习中起着锦上添花的作用，因为到目前为止数据增强通常是用在数据集相对比较小的标记数据集上，以达到扩充数据集的多样性的作用，但是数据增强起到的作用依然是受限的。基于此，在一致性训练（即原始输入图片和添加噪声

Unsupervised Learning In unsupervised learning, the task is to infer hidden structure from unlabeled data, comprised of training examples $(\{x_n\})$. We demonstrate with an example in Edward. An inte

无监督机器学习算法没有任何主管提供任何形式的指导。 这就是为什么它们与某些人称之为真正的人工智能紧密结合的原因。 在无人监督的学习中，没有正确的答案，也没有教师的指导。 算法需要在数据中发现有趣的模式以供学习。 什么是聚类？ 基本上，它是一种无监督学习方法和用于许多领域的统计数据分析的常用技术。 聚类主要是将观察集划分为子集（称为聚类）的任务，使得同一聚类中的观察在一种意义上是相似的，并且它们与其

本文向大家介绍bootstrap data与jquery .data，包括了bootstrap data与jquery .data的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 jquery官网对.data函数描述是:在匹配元素上存储任意相关数据 或 返回匹配的元素集合中的第一个元素的给定名称的数据存储的值。 存储键值（key/value）：     取键值   以上这些都很容易掌握和理解，今天在看bo

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数据包用于加载和保存应用程序中的所有数据。 数据包有很多类，但最重要的类是 - Model Store Proxy Model 模型的基类是Ext.data.Model 。 它代表应用程序中的实体。 它将商店数据绑定到视图。 它具有后端数据对象到视图dataIndex的映射。 在商店的帮助下获取数据。 创建模型 为了创建模型，我们需要扩展Ext.data.Model类，我们需要定义字段，它们的名称