基于局部和非局部规则化的半监督深度学习

资 源 简 介

基于局部和非局部规则化的半监督深度学习

详 情 说 明

半监督深度学习是一种结合少量标注数据和大量未标注数据的机器学习方法。这种方法通过利用未标注数据中的潜在结构信息，显著提升了模型在标注数据有限时的表现。其中，局部和非局部规则化技术成为增强模型泛化能力的关键手段。

局部规则化侧重于捕捉数据样本之间的局部相似性关系。通过约束相邻样本在特征空间中的距离，确保相似样本具有相近的特征表示。这种技术常用于图卷积网络等架构，利用数据点的局部邻域信息来平滑特征分布。典型的实现方式包括拉普拉斯正则化和局部一致性约束。

非局部规则化则关注样本间的长程依赖关系，能够捕捉跨越整个数据集的全局模式。这种方法特别适用于具有复杂结构的数据，比如自然图像或时序信号。非局部模块通过计算所有位置特征的加权和来建立远程关联，突破了传统卷积操作的局部感受野限制。

将两种规则化技术结合使用时，模型能够同时学习数据的局部细节和全局上下文。这种组合在半监督场景中尤其有效：局部规则化保证学习到的特征在局部邻域内平滑变化，而非局部规则化帮助发现数据中的高层语义模式。实践表明，这种混合方法在图像分类、语义分割等任务上都能取得优于单一规则的性能表现。

值得注意的是，规则的强度需要仔细平衡。过强的局部规则可能导致特征过于平滑，失去判别性；而非局部规则若应用不当，可能引入噪声关联。一种常见策略是采用自适应加权机制，根据数据特性动态调整两种规则的贡献度。