一个Tri-training算法调试程序

资 源 简 介

一个Tri-training算法调试程序

详 情 说 明

Tri-training算法是一种经典的半监督学习框架，它通过三个分类器的协同训练来充分利用未标记数据。在调试这类算法时，有几个关键点需要特别注意：

对于SAR目标成像仿真部分，调试时需关注电磁散射特性建模的准确性。建议先验证点目标仿真结果，确保成像系统的点扩散函数符合理论预期。运动补偿模块需要与GPS/INS组合导航数据严格对齐，特别注意平台轨迹数据的同步精度。

在算法核心部分，三个基分类器的差异性需要重点监控。建议通过输出每个分类器的置信度分布和分歧样本统计，观察协同训练过程中的动态平衡。当使用累计贡献率进行特征选择时，要注意不同分类器可能对特征重要性的评估存在差异。

距离反比加权(IDW)通常用于样本权重分配，调试时应检查邻域半径对权重分布的影响。典型相关分析模块需要验证不同视图间相关性的收敛情况。对于阵列信号处理模块，建议单独测试波达方向估计的精度，确保空域处理不影响后续分类。

在整体调试策略上，推荐采用渐进式验证：先从监督学习模式开始，确保单个分类器性能达标；再逐步加入未标记数据，观察Tri-training带来的性能增益。特别注意检查标记样本在训练过程中的传播路径，避免错误标记的扩散积累。