达摩院开源半监督学习框架Dash，刷新多项SOTA

本文介绍机器学习顶级国际会议 ICML 2021 接收的 long talk (top 3.02%) 论文 “Dash: Semi-Supervised Learning with Dynamic Thresholding”。

• 论文链接：https://proceedings.mlr.press/v139/xu21e/xu21e.pdf

• 代码地址：https://github.com/idstcv/Dash

• 技术应用：https://modelscope.cn/models/damo/cv_manual_face-liveness_flrgb/summary

这篇论文创新性地提出用动态阈值（dynamic threshold）的方式筛选无标签样本进行半监督学习（semi-supervised learning，SSL）的方法，我们改造了半监督学习的训练框架，在训练过程中对无标签样本的选择策略进行了改进，通过动态变化的阈值来选择更有效的无标签样本进行训练。Dash 是一个通用策略，可以轻松与现有的半监督学习方法集成。实验方面，我们在 CIFAR-10, CIFAR-100, STL-10 和 SVHN 等标准数据集上充分验证了其有效性。理论方面，论文从非凸优化的角度证明了 Dash 算法的收敛性质。

在半监督学习常用数据集：CIFAR-10，CIFAR-100，STL-10 和 SVHN 上进行了算法的验证。结果分别如下：

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