在这种情况下，你可以尝试使用半监督学习方法，其中包括使用生成式对抗网络 (GANs)、伸缩性工具箱 (STL) 和基于聚类的方法等。这些方法可以利用未标记的数据来提高模型的训练准确性，同时保持模型的可扩展性和稳定性。在实施这些方法之前，建议您深入了解每种技术的优点和缺点，以及如何在您的具体情况下最好地应用它们。
如何在神经网络中实现弱监督学习？
我想在神经网络中实现弱监督学习，但是我并不知道该如何开始。我听说过一些常见的方法，如"转化"、"针对性训练"和"多示范掩蔽"等，但我不确定这些方法会对我的具体情况有所帮助。我的数据集中仅有部分标签，而其他的数据则没有标签，因此我需要学习使用这些非标记数据集来进行有监督学习。有没有什么可行的方法可以在这种情况下实现弱监督学习呢？如果有，请教教我该如何操作。
提问时间：2023-07-31 22:26:56
编辑时间：2023-07-31 22:26:58
提问者：
Dragonfly_Dancer
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9回答时间：2023-07-31 22:27:01
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提问者：Dragonfly_Dancer