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教師と生徒のネットワークを介した半教師付き学習は、いくつかのラベル付きサンプルで効果的にモデルをトレーニングできます。これにより、学生モデルは、ラベルのない余分なデータに関する教師の予測から知識を引き
arxiv_reader のブックマーク 2022/10/20 10:00
適応クロスおよびパラレル教師によるステレオ内視鏡画像のロバストな 3D 再構成のための双方向半教師ありデュアルブランチ CNN[learning][arXiv reaDer][CNN][reconstruction][stereo][3D][semi-supervised][dataset][estimation][arXiv]教師と生徒のネットワークを介した半教師付き学習は、いくつかのラベル付きサンプルで効果的にモデルをトレーニングできます。これにより、学生モデルは、ラベルのない余分なデータに関する教師の予測から知識を引き2022/10/20 10:00
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適応クロスおよびパラレル教師によるステレオ内視鏡画像のロバストな 3D 再構成のための双方向半教師ありデュアルブランチ CNN
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