Co-training

定义 Definition

co-training（协同训练/共同训练）：一种机器学习的半监督学习方法，通常在同一任务上使用两种（或多种）互补的“视图/特征集”分别训练模型，并用各自高置信度的预测结果为对方生成伪标签，从而利用未标注数据提升性能。（在更宽泛的语境中也可指“共同训练/联合培养”，但此处以机器学习常见义为主。）

发音 Pronunciation (IPA)

/ˌkoʊˈtreɪnɪŋ/

例句 Examples

Co-training can improve accuracy when labeled data is scarce.
当标注数据稀缺时，协同训练可以提高准确率。

In our experiment, we applied co-training with two feature views—text and metadata—to leverage thousands of unlabeled samples.
在我们的实验中，我们用两种特征视图（文本与元数据）进行协同训练，以利用数千条未标注样本。

词源 Etymology

由前缀 **co-**（表示“共同、协同”）+ training（训练）构成。该术语在机器学习领域中用于指代“两个模型（或两种视图）相互促进的训练流程”，强调“协作”与“互相提供学习信号”的思想。

相关词 Related Words

• Cooperate
• Collaboration
• Semi-supervised
• Self-training
• Pseudo-labeling
• Ensemble
• Transfer
• Multiview

文学与名作 Notable Works

• Blum, A. & Mitchell, T. (1998), Combining Labeled and Unlabeled Data with Co-Training（提出并系统阐述 co-training 的经典论文）
• Zhu, X. (2005), Semi-Supervised Learning Literature Survey（半监督学习综述中讨论 co-training 等方法）