作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务。然而，真实世界中的图像往往带有噪声、模糊、光照变化等各种不确定性因素，使得模型训练过程更加困难。如何提升图像分类模型在真实世界中遇到的不确定性的能力是该领域的关键课题之一。 无监督学习(Unsupervised Learning)方法通过对数据进行聚类或者降维的方式对数据进行无监督分割，从而得到数据的潜在分布结构。与传统的监督学习相比，无监督学习可以帮助我们找到数据的有效特征，并发现数据间的联系，这些都是传统的监督学习无法做到的。但是，由于数据本身存在着噪声、模糊、光照变化等不确定性因素，因此无监督学习也面临着与监督学习相同的问题——如何提升分类模型的准确率？如何处理噪声标签数据的问题？ 基于上述问题，我们提出了一种基于深度神经网络(DNNs)的“混合型”无监督学习模型，用于提升分类模型的准确率。该模型包括一个联合学习策略，结合了自动编码器（AutoEncoder）的监督预训练阶段、判别器（Discriminator）的辅助无监督训练阶段，来缓解真实世界中遇到的噪声标签数据对模型的影响。同时，我们还提出了一系列的训练技巧，如梯度惩罚方法、类内差距损失函数、一致性约束、鲁棒元学习、标签平滑等，来提高模型的泛化性能。实验结果表明，我们的模型在MNIST手写数字图像数据集上取得了最先进的分类准确率，证明了其有效性及可行性。 在此基础上，我们希望继续探索深度学习在无监督学习领域的应用前景，提升当前已有的无监督学习方法的准确率，并提供更好的解决方案。我们欢迎读者与我们一起讨论。
2.相关术语、概念
2.1 深度学习 DNNs
深度神经网络ÿ