Метод FixMatch в машинном обучении предназначен для упрощения полуконтролируемого обучения. 1 Он объединяет две стратегии: регуляризацию согласованности и псевдомаркировку. 2
Регуляризация согласованности гарантирует, что модель даёт похожие предсказания при подаче изменённых версий одного и того же ввода. 2 Псевдомаркировка предполагает использование самой модели для назначения искусственных меток к неразмеченным данным. 2
Процесс работы FixMatch: 1
Основное преимущество FixMatch — упрощение процесса полуконтролируемого обучения, что позволяет моделям эффективнее обучаться как на размеченных, так и на неразмеченных данных. 1
Некоторые области применения FixMatch: обработка естественного языка, распознавание изображений и алгоритмы компьютерного зрения. 1