华为美国研究所发布 EnAET：运用自监督学习方法强化半监督学习的新技术

近日，华为美国研究所发布了一项名为 EnAET 的新技术。该技术运用了自监督学习方法，通过对已标注和未标注数据进行联合训练，实现了对半监督学习效果的强化。

在传统的监督学习中，需要大量标注数据作为训练集，但是随着数据规模的增大，标注数据的获取成本也越来越高。而半监督学习能够通过利用未标注数据进行补充，降低标注数据的需求量。但是半监督学习的效果往往不如监督学习，尤其是在数据量较少的情况下。

为此，华为美国研究所提出了 EnAET 技术，它能够将已标注和未标注数据进行联合训练，利用未标注数据的信息弥补已标注数据的不足，从而强化半监督学习的效果。

EnAET 技术在图像分类、目标检测等领域已经得到了应用。例如，在图像分类任务中，EnAET 技术能够在只有很少数量的标注数据情况下，有效提升图像分类的准确率；在目标检测任务中，EnAET 技术能够通过利用未标注的图像信息，提高目标检测的精度和召回率。

总之，EnAET 技术的出现填补了半监督学习在效果上的不足，为未来的机器学习和人工智能的发展提供了新的可能性。