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少量标签下的模型

时间:2018-11-27 22:07:39      阅读:194      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:upload   ISE   tps   学习   semi   effect   sed   super   its   

初期的业务, 通常标签不够多,特别是大额欺诈等,获取Y标签的代价很高。 因此标签少的问题非常有实际价值。

方案:

  1. 半监督学习
  2. 迁移学习
  3. 在考虑的方法
  4. 其他新算法, 如下

论文:

少量标签下的模型

标签:upload   ISE   tps   学习   semi   effect   sed   super   its   

原文地址:https://www.cnblogs.com/bregman/p/10029021.html

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