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进行模型训练的技术。它通过利用未标注数据中的潜在结构信息，提升模型在有限标注数据下的泛化能力。

局部与非局部规则化的核心思想 局部规则化侧重于挖掘数据点与其邻近样本之间的关系，通常通过构建样本间的局部图结构（如K近邻图）来约束相似样本应具有相近的特征表示。例如在图卷积网络中，节点特征会基于邻域信息进行平滑传播。

而非局部规则化突破了空间邻近性的限制，通过注意力机制或相似度计算捕捉远距离样本间的关联。典型应用如Transformer中的自注意力层，能够建立图像或序列中任意两个位置的特征依赖，对长程语义建模更有效。

半监督框架中的协同作用 局部规则化确保模型在邻域内保持预测一致性，适合处理流形结构清晰的数据（如图像局部纹理）。 非局部规则化能识别语义相似的跨区域样本（如不同位置的同类物体），尤其对遮挡或变形场景鲁棒。 二者结合可同时约束局部平滑性和全局语义一致性，例如在图像分割任务中，局部规则化细化边缘，非局部规则化关联同类区域。

典型实现方式 损失函数设计：将局部/非局部约束作为正则项加入损失函数 特征空间优化：在中间层同时施加两种规则化，增强特征判别性 伪标签迭代：利用模型预测生成未标注数据的伪标签，通过规则化优化标签传播过程