改进的半监督算法 ITri-Training

资 源 简 介

改进的半监督算法 ITri-Training

详 情 说 明

ITri-Training是一种改进的半监督学习算法，基于经典的Tri-Training协同训练框架进行了优化。该算法通过结合多个分类器的优势来提高学习性能，特别适合标注数据稀缺的场景。

该算法最大的改进在于采用了BP神经网络作为基分类器。相比传统Tri-Training常用的决策树等简单分类器，BP神经网络具有更强的表征学习能力，能够更好地处理复杂的数据分布。三个BP神经网络分类器通过协同训练机制相互促进，每个分类器都可以利用其他分类器预测的高可信度未标记样本来扩充训练集。

ITri-Training的工作流程遵循协同训练的基本范式：首先使用少量标注数据初始化三个不同的BP神经网络分类器，然后在迭代过程中，每个分类器对未标记数据进行预测，只有当两个分类器对某样本的预测一致时，才会将该样本及其伪标签加入第三个分类器的训练集。这种机制有效地减少了错误标记样本的引入。

与原始Tri-Training相比，ITri-Training可能针对神经网络的特性加入了特定的优化，如考虑预测置信度的动态阈值调整、防止分类器过度相似的多样性保持策略等。这些改进使得算法在面对高维复杂数据时表现更加稳健。

该算法适用于各种需要利用未标记数据提升模型性能的场景，特别是在医疗诊断、文本分类等领域，其中获取大量标注数据成本较高而数据总量较大的情况下，ITri-Training能够显著提升模型性能。