多标签小样本训练的秘密武器: 半监督最小熵正则化 MinEnt & PseudoLabel 代码实现

人工智能

2022-12-23 06:07:56

应对小样本训练挑战的秘密武器

在机器学习领域，训练数据量不足是一个棘手的难题。它会导致模型过拟合，从而损害模型在真实世界中的表现。然而，半监督学习的崛起为解决这一挑战提供了新的曙光。

半监督学习：将未标记的数据转化为优势

半监督学习通过巧妙利用少量标记数据和大量未标记数据来发挥作用。通过这些未标记的数据，它可以提高模型的泛化能力，防止过拟合。

半监督最小熵正则化 (MinEnt)

MinEnt 是一种强大的半监督学习技术。它鼓励模型对未标记数据的预测更加确信，从而学习更具区分性的决策边界。这增强了模型的泛化性能。

PseudoLabel：伪造标签的妙招

PseudoLabel 是一种另辟蹊径的半监督学习方法。它利用模型对未标记数据的预测来创建伪造标签。这些标签随后与标记数据一起用于模型训练，有效地扩大了训练数据集。

代码示例：释放半监督学习的潜力

为了方便您的理解和应用，我们提供了基于经典解决方案的详细代码示例。这些代码易于使用，可用于解决广泛的任务。

MinEnt 代码示例

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载数据
X = np.loadtxt("data/features.csv", delimiter=",")
y = np.loadtxt("data/labels.csv", delimiter=",")
unlabeled_X = np.loadtxt("data/unlabeled_features.csv", delimiter=",")

# 训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

# 预测未标记数据的伪标签
pseudo_labels = model.predict(unlabeled_X)

# 使用 MinEnt 正则化重新训练模型
model.fit(np.vstack((X, unlabeled_X)), np.hstack((y, pseudo_labels)),
          penalty="l2", C=1.0)

PseudoLabel 代码示例

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载数据
X = np.loadtxt("data/features.csv", delimiter=",")
y = np.loadtxt("data/labels.csv", delimiter=",")
unlabeled_X = np.loadtxt("data/unlabeled_features.csv", delimiter=",")

# 训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

# 预测未标记数据的伪标签
pseudo_labels = model.predict(unlabeled_X)

# 使用伪标签重新训练模型
model.fit(np.vstack((X, unlabeled_X)), np.hstack((y, pseudo_labels)))