编号类型领域数据类型数据标注算法算法解决的问题算法的数学分析及详细设计算法的完整代码（含输入/输出/中间推理过程）及方程式建模关联知识1自动计算机视觉图像基于置信度阈值的自训练 (Self-training with Confidence Threshold)减少人工标注成本，利用少量标注数据和大量未标注数据进行半监督学习。数学分析:设已标注数据集 DL={(xi,yi)}i=1n，未标注数据集 DU={xj}j=1m。1.训练初始模型: 用 DL 训练一个分类器 fθ，最小化交叉熵损失 L=−∑(x,y)∈DLylogfθ(x)。2.伪标签生成: 对每个 xj∈DU，计算预测概率向量 pj=fθ(xj)， 【数据科学】第二百零五篇 数据标注场景及任务101
编号类型领域数据类型数据标注算法算法解决的问题算法的数学分析及详细设计算法的完整代码（含输入/输出/中间推理过程）及方程式建模关联知识1自动计算机视觉图像基于置信度阈值的自训练 (Self-training with Confidence Threshold)减少人工标注成本，利用少量标注数据和大量未标注数据进行半监督学习。数学分析:设已标注数据集 DL={(xi,yi)}i=1n，未标注数据集 DU={xj}j=1m。1.训练初始模型: 用 DL 训练一个分类器 fθ，最小化交叉熵损失 L=−∑(x,y)∈DLylogfθ(x)。2.伪标签生成: 对每个 xj∈DU，计算预测概率向量 pj=fθ(xj)， RELATED READING
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