半监督学习 - 联合训练（Co-Training）

什么是机器学习

联合训练（Co-Training）是一种半监督学习方法，它通过同时训练多个模型，每个模型都基于不同的特征集进行学习。这种方法通常用于解决当训练数据中有大量未标记样本而只有少量标记样本的情况。

以下是联合训练的基本思想和步骤：

基本思想

1. 多视图假设： 假设一个样本可以从多个视角（特征集）观察，每个视角提供样本的不同信息。
2. 互补信息： 不同的特征集可能包含互补的信息，通过结合这些信息，可以提高模型的泛化能力。

步骤

1. 初始标记： 使用少量的有标记数据初始化模型。
2. 特征分割： 将特征空间分割成多个互不相交的特征集。每个特征集对应一个模型。
3. 模型训练： 对每个模型使用有标记数据进行训练，但是每个模型只使用其中的一个特征集。
4. 预测未标记数据： 使用训练好的模型对未标记数据进行预测，得到伪标签。
5. 互相补充： 将伪标签置信度高的未标记数据添加到有标记数据中，使其变为新的有标记数据。
6. 重复： 重复上述步骤，直到满足停止准则，如达到预定的迭代次数或者模型性能收敛。

优点和注意事项

• 充分利用未标记数据： 联合训练通过多视图学习的方式，充分利用未标记数据，提高了模型的性能。
• 多视图的选择： 特征的分割和选择对于联合训练的成功非常重要。选择互补的视图有助于提高模型性能。
• 标签传播： 虽然通过伪标签传播可以扩展训练数据，但对于初始阶段可能存在一定的噪声。因此，需要谨慎处理伪标签的引入。
• 模型之间独立性： 联合训练要求各个模型之间相对独立，这有助于确保每个模型能够提供互补的信息。

联合训练是一种有趣而有效的半监督学习方法，特别适用于数据特征丰富但标记有限的情况。