Ett vanligt problem inom supervised learning är brist på taggad träningsdata. Naive semi-supervised deep learning är en träningsteknik som ämnar att mildra detta problem genom att generera pseudo-taggad data och därefter låta ett neuralt nätverk träna på denna samt en mindre mängd taggad data. Detta arbete undersöker om denna teknik kan förbättras genom användandet av röstning. Flera neurala nätverk tränas genom den framtagna tekniken, naive semi-supervised deep learning eller supervised learning och deras träffsäkerhet utvärderas därefter. Resultaten visade nästan enbart försämringar då röstning användes. Dock verkar inte förutsättningarna för röstning ha varit särskilt goda, vilket gör det svårt att dra en säker slutsats kring effekterna av röstning. Även om röstning inte gav förbättringar har NSSDL visat sig vara mycket effektiv. Det finns flera applikationsområden där tekniken i framtiden skulle kunna användas med goda resultat.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:his-17177 |
| Date | January 2019 |
| Creators | Karlsson, Erik, Nordhammar, Gilbert |
| Publisher | Högskolan i Skövde, Institutionen för informationsteknologi, Högskolan i Skövde, Institutionen för informationsteknologi |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | Swedish |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0023 seconds