Методика псевдомаркування даних для машинного навчання глибинних згорткових нейронних мереж при розпізнаванні слабкомаркованих зображень виразів обличчя

Abstract

Розглянуто питання розробки та дослідження методики використання слабко маркованих даних для машинного навчання. Показана можливість автоматизувати процес збільшення навчальних вибірок шляхом псевдомаркування тобто додавання раніше немаркованих даних без участі людини.

The issue of developing and researching methods of using weakly labeled data for machine learning is considered. The possibility of automating the process of increasing training samples by means of pseudo-labeling, i.e. adding previously unlabeled data without human participation, is shown.