uda:无监督数据增强(UDA) 源码

无监督数据增强 总览 无监督数据增强或UDA是一种半监督学习方法,可在各种语言和视觉任务上实现最新的结果。 仅用20个标记的示例,UDA优于以前在25,000个标记的示例上训练的IMDb的最新技术。 模型 带标签的示例数 错误率 混合增值税(以前的SOTA) 25,000 4.32 伯特 25,000 4.51 UDA 20 4.20 使用CIFAR-10(带有4,000个标记的示例)和SVHN(带有1,000个带标记的示例),可将最新方法的错误率降低30%以上: 模型 CIFAR-10 SVHN ICT(以前的SOTA) 7.66±.17 3.53±.07 U