使用有限注释数据进行标签传播的深度指标传输 - 微软研究院 (microsoft.com)
Deep Metric Transfer for Label Propagation with Limited Annotated Data (thecvf.com)
标签传播
为了解决标记数据的不足，我们的方法是通过使用数据对之间的相似性度量将标记从带注释的图像传播到未标记的数据来扩大标记数据。创建更多的标记数据使我们能够训练深度神经网络，使其具有充分的学习能力。
假设
例如，源域从与目标域相同的分布中采样，但完全没有注释，或者源域使用不同的任务注释，但与目标密切相关
sij = f(xi, xj )
Unsupervised for f
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机器学习公式推导中，I( ),E( ),这两个符号代表什么意思？ - 知乎 (zhihu.com)
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=====================代码==========================================
------------------------Instance Discrimination---------------------------------------------------------------
https://arxiv.org/pdf/1805.01978.pdf
Unsupervised Feature Learning via Non-Parametric Instance Discrimination
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(8条消息) 论文笔记：What makes instance discrimination good for transfer learning?_Jesse～Lau的博客-CSDN博客
