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对偶学习的对称之美 微软亚洲研究院秦涛 (对偶讲解)

雷锋网按,众所周知,大规模带标签的数据对于深度学习尤为重要,在以图像识别、机器翻译等为代表的任务中,深度神经网络通过大量带标签的数据进行训练,但这样的前提存在两个主要的局限性,首先是人工标记数据的成本很高;其次是大规模标记数据获取的难度较大,为了解决这一问题,在NIPS2016上,微软亚洲研究院提出了,一种新的机器学习范式,——对偶学...。
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