【摘 要】
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针对现有的半监督深度分类模型未能很好学习到逼近总体数据分布的问题,提出一种基于Wasserstein自编码器深度生成模型改进的半监督深度分类算法WCVAE.在设置优化目标时考虑样本集全体示例的边际分布和有标签样本的条件分布,利用Wasserstein距离对模型拟合分布与真实数据分布之间的距离进行度量,学习到更加复杂的高维分布,使分类器学习到原数据的总体分布.实验结果表明,WCVAE在经典数据集上相较于现有方法,具有更好的质量.
【机 构】
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中南民族大学 计算机科学学院,湖北 武汉 430074;中南民族大学 湖北省制造企业智能管理工程技术研究中心,湖北 武汉 430074
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针对现有的半监督深度分类模型未能很好学习到逼近总体数据分布的问题,提出一种基于Wasserstein自编码器深度生成模型改进的半监督深度分类算法WCVAE.在设置优化目标时考虑样本集全体示例的边际分布和有标签样本的条件分布,利用Wasserstein距离对模型拟合分布与真实数据分布之间的距离进行度量,学习到更加复杂的高维分布,使分类器学习到原数据的总体分布.实验结果表明,WCVAE在经典数据集上相较于现有方法,具有更好的质量.
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