少量标签下的模型
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了少量标签下的模型相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
初期的业务， 通常标签不够多，特别是大额欺诈等，获取Y标签的代价很高。 因此标签少的问题非常有实际价值。
方案：
- 半监督学习
- 迁移学习
- 在考虑的方法
- 其他新算法， 如下
论文：
- WGAN + 半监督学习
以上是关于少量标签下的模型的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
带有少量特殊标签的备忘录字段（客户端和服务器端）的正则表达式验证
《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型的使用（ALBERT 进行多标签文本分类与使用windows11 在WSL GPU 下的微调 fine tune）
Python使用tpot获取最优模型将最优模型应用于交叉验证数据集（5折）获取数据集下的最优表现，并将每一折（fold）的预测结果概率属于哪一折与测试集标签结果概率一并整合输出为结果文件