「論文共讀」是由 PaperWeekly 發起的協同閱讀小組。我們每週精選一篇優質好文，由學術大咖帶大家解讀論文並展開討論，在碎片化時代堅持深度閱讀。

本期論文共讀由 PaperWeekly 社群使用者 @WarBean 主持，他將帶大家通過兩篇論文聚焦半監督學習演算法。

論文介紹

Virtual Adversarial Training: a Regularization Method for Supervised and Semi-supervised Learning

@WarBean 推薦

#Semi-supervised Learning

利用對抗的思想，要求模型對一個樣本在施加對抗性噪聲前後給出儘可能相同的預測值，從而對模型施加 smooth regularization，以此利用無標註樣本進行半監督學習。論文僅用 100 個標註 MNIST 樣本取得 1.36% 的測試誤差，僅用 4000 個標註 CIFAR 樣本取得 13.15% 的測試誤差。

論文連結

http://www.paperweekly.site/papers/938

Adversarial Dropout for Supervised and Semi-supervised Learning

@WarBean 推薦

#Semi-supervised Learning

Virtual Adverarial Training（上篇論文）的變種，原來在 input data 上加對抗干擾，本文在網路中間層進行對抗性 dropout，取得了與 VAT 接近的半監督訓練效果，配合原始 VAT 一起在 CIFAR 和 SVHN 上取得 state-of-the-art 的半監督學習效能。

論文連結

http://www.paperweekly.site/papers/939

嘉賓介紹

鄭華濱，中山大學碩士生，研究方向為GAN，文字生成和OCR。

     論文共讀     

 “陽奉陰違”的半監督學習演算法

Virtual Adversarial Training

論文解讀√線上討論√

活動形式：語音直播

 活動時間 

10 月 25 日（週三）20:30-21:30

30 min 串講 + 30 min 討論

*請在活動開始前完成論文精讀

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