AlibabaResearch / AlibabaResearch/efficientteacher

1、请问为何LabelMatch的更新阈值方法没有被启用？2、cls得分高但obj得分低为啥没有被送往去算obj loss？

オープン

#57 2023年3月30日に作成コメント 3 件リアクション 0 件担当者 0 名 GitHub で見る

主要言語: Python
スター: 813
フォーク: 126
PR マージ指標: 30日以内にマージされた PR はありません

説明

![image](https://user-images.githubusercontent.com/110707902/228746570-0e535142-c460-4891-889d-b9cf241b71af.png)
没有用论文中的方法，而是采用高斯混合模型计算阈值

![QQ截图20230329145203](https://user-images.githubusercontent.com/110707902/228746966-dec1e7cb-604b-4bd7-8d5a-89102a69dee8.png)
![QQ截图20230329145317](https://user-images.githubusercontent.com/110707902/228747028-9c992681-de1c-4bb1-afef-1cbfff5c0377.png)
![QQ截图20230329145532](https://user-images.githubusercontent.com/110707902/228747044-a2e6ddf8-9cdb-4089-b82c-ca26f084f6c7.png)
![image](https://user-images.githubusercontent.com/110707902/228747149-e66adc6b-88f7-47f4-9f21-79b4393cba55.png)
这里cls得分超过0.99，但pseudo得分低于高阈值的样本没有被处理，请问这些样本需要进一步来挖掘吗？

コントリビューションガイド

このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません

評価

この issue はまだ評価されていません。

1、请问为何LabelMatch的更新阈值方法没有被启用？2、cls得分高但obj得分低为啥没有被送往去算obj loss？

説明

コントリビューションガイド

評価

新しい issue をメールで受け取る