案例介绍
项目简介：使用VGG、ResNet18和ResNet50，对图片进行分类。先准备好标签训练集，无标签数据集以及验证集，并且使用多种数据增广方式扩充数据集，增强了模型的泛化能力，弥补了数据不均衡的问题。使用不同的模型进行半监督学习，每三轮验证一次验证集的准确率，大于0.6时，为无标签数据集生成伪标签，辅助模型训练，每一轮学习之后更新模型参数，在验证集上评估模型性能，保存最佳模型。
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