疑似タグこれは、モデルをトレーニングするときにラベルなしデータに予測ラベルを追加する操作であり、ラベルなしデータの問題を解決し、ラベル付きデータと一緒に半教師あり学習モデルをトレーニングすることもできます。

擬似マーキングプロセスの概略図は次のとおりです。

まず、ラベル付きデータでモデルをトレーニングし、次にトレーニングしたモデルを使用してラベルなしデータのラベルを予測し、その後、擬似ラベルを作成します。その後、ラベル付きデータと新しく生成された擬似ラベル データを統合して使用します。新しいトレーニングデータ。