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基于深度学习算法的预测通常被盲目地认为是准确的,而这种劣势在半监督学习中更为明显.为了解决这个问题,本文引入了一种简单但有效的正则化方法,即不确定性交叉伪监督.该方法通过不同的参数初始化对双学生网络施加了一致性约束,并将一个学生输出的独热分割图用作伪标签来监督另一个学生.同时独热分割图之间的詹森 香农距离用来估计伪标签的不确定性.此外,本文还提出了一种不确定损失用于降低拥有高不确定性的伪标签所带来的损失项权重.实验结果表明,本文方法实现了最先进的半监督语义分割性能. 相似文献
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为探究藜麦的营养组分含量对其加工品质特性的影响,本研究选择主要营养组分含量存在较大差异的10份藜麦为实验材料,对其总淀粉、直链淀粉、总蛋白质、清蛋白、球蛋白、醇溶蛋白、谷蛋白和粗脂肪的含量进行测定,分析藜麦粉的糊化特性,并对藜麦饭的质构特性和感官品质进行分析评价,相关性分析结果表明:多种营养组分含量对藜麦加工品质特性均... 相似文献
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