Unsupervised Data Augmentation for Consistency Training

一致性训练中的无监督数据增强

• 无监督数据增强（UDA）：一种半监督学习方法，通过在大量未标记数据上进行一致性训练，减少对标记样本的需求，更好地利用未标记样本57。
• 高级数据增强技术：如RandAugment和back-translation，这些方法作为噪声源在监督学习中使用，可以显著提高模型性能46。
• 应用领域：UDA在语言和视觉任务上取得了最先进的结果，并且在多种任务和数据集上进行了评估57。
• ImageNet数据集实验：在ImageNet数据集上，UDA通过使用1.3M未标记图像和高级数据增强技术，实现了在完整ImageNet数据集上的高准确率9。

无监督数据增强（UDA）是一种在一致性训练中利用未标记数据的方法，通过应用高级数据增强技术提高模型的泛化能力和鲁棒性。13