【牛津大学博士论文】探索用于半监督学习的概率模型，127页pdf

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深度神经网络因其强大的性能，越来越多地应用于计算机视觉任务。然而，它们的训练需要大规模的标注数据集，而这些数据集的准备工作耗时费力。半监督学习（SSL）通过结合标注数据和未标注数据进行学习，提供了一种解决方案。 虽然大多数最先进的SSL方法采用确定性方法，但对其概率模型的探索仍然有限。研究这一领域非常重要，因为概率模型可以提供不确定性估计，这在实际应用中至关重要。例如，由于未标注数据中的潜在伪标签错误，SSL训练的模型可能不如监督学习训练的模型，且这些模型在实践中更容易做出错误预测。特别是在医学图像分析和自动驾驶等关键领域，决策者必须了解模型的局限性以及何时可能出现错误预测，这些洞察通常由不确定性估计提供。此外，当使用未标注样本进行训练时，不确定性还可以作为过滤不可靠伪标 ………………………………