SemiSupervisedLearningwithLadderNetworks如何应用于长尾分布数据的半监督学习？

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论文：基于阶梯网络的半监督学习

摘要：本文将监督学习与深度神经网络相结合，以解决无监督数据中的分类问题。方法将无监督学习与深度神经网络相结合，以利用无监督数据提高分类性能。

论文地址:Semi-SupervisedLearningwithLadderNetworks会议:NIPS2015任务:半监督分类1.摘要我们将监督学习与深度神经网络中的无监督

论文地址: Semi-Supervised Learning with Ladder Networks 会议: NIPS 2015 任务: 半监督分类

1. 摘要

我们将监督学习与深度神经网络中的无监督学习相结合。所提出的模型经过训练可以通过反向传播同时最小化监督和非监督成本函数的总和从而避免了分层预训练的需要。我们的工作建立在 Valpola 提出的梯形网络之上我们通过将模型与监督相结合来扩展该梯形网络。

2. 算法描述

本文主要是在前任的深度半监督模型上添加了一些适配以完成半监督任务。阅读这篇论文需要一些前置知识貌似是有两个版本一个是会议的NIPS,内容精炼不太容易读懂还有一个版本是arxiv的较为详细。

结合这两张图大致的计算流程算是比较清晰了。

这里主要是讨论一下算法中对于损失的计算。