基於生成式對抗網絡的半監督深度學習增量自標記方法

1. 摘要     深度神經網絡的成功部分歸功於大規模標記良好的訓練數據。然而，隨着現代數據集規模的不斷增長，標籤信息的獲取變得極爲困難。該論文提出了一種基於生成式對抗網絡的半監督深度學習增量自標記方法，該方法通過不斷地將未標記的數據分配虛擬標籤來促進訓練過程。具體來說，在分配虛擬標籤的過程中，該論文引入了一種基於時間的自標記方法。然後，爲了在訓練過程中動態地向數據分配更多的虛擬標籤，該論文采用了

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