參考了論文Pseudo-Label : The Simple and Efficient Semi-Supervised Learning Method for Deep Neural Networks

對於unlabeled date，選擇預測概率最大的作為該樣本的偽label，如下式：

不同的是：pseudo label用在了fine-tune階段。

Pre-trained Model用labeled和unlabeled的數據一起訓練

總結的Loss形式如下：

n和n為mini batch的大小，C為類別個數，f為網路輸出，y和y分別為Label和pseudo label，α為平衡係數，是關於訓練時間t的函數。首先，在一開始α為0，模型只訓練有標記的樣本，從而儘快學習，之後α開始緩慢增加，知道達到某個迭代次數後，停止增加。從而實現半監督學習。

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使用pseudo label作為ground truth來訓練下一個網路，看了師兄paper reading上講的那兩篇,都是用Unlabeled data先過一遍網路得到pesudo label,後面的訓練在用這些pesudo label作為GT進行有監督的學習，損失函數的形式也是各個部分以平衡係數相加。

1. Multiple Instance Detection Network with Online Instance Classifier Refinement (ICCV2017)

- 輸入：使用SS生成大約2000個object proposals

• 網路組成：一個base network(MIDN)用來作為基礎的instance分類網路，loss為多分類交叉熵，輸出的結果進一步進行多次refinement，文章進行了兩次refinement
• loss:總的形式：

第一項為基礎網路的交叉熵loss，其中 φc由加權的sum pooling得到，值在（0,1）之間

第二項為各輪refinement的Loss和，第k輪的refinement的Loss形式如下：

其中 代表第j個proposal在k輪refinement中與Proposal 的交疊比很高，則令proposal j為第c類。R為proposal集合

2.Tell Me Where to Look: Guided Attention Inference Network

• 網路框架

• loss三部分構成

Attention mining loss

其中是 是在attention map上生成的soft mask， 是 對於c類的預測分數，n是該圖像的GT label的個數，

使用的是多標籤的soft margin loss

對於額外的有監督的學習，額外的加了下面的Loss

其中 是額外的有監督學習，如pixel-level的segmentation Mask

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