自主訓練意思
自主訓練（Self-training）是一種機器學習技術，特別是在無監督學習（Unsupervised Learning）和半監督學習（Semi-Supervised Learning）中常用的一種方法。在自主訓練中，模型會利用未標記的數據來生成自己的訓練數據，這些數據可以用來進一步訓練模型。
以下是自主訓練的一個簡單示例：
- 開始時，模型使用少量的標記數據來訓練一個初始模型。
- 使用這個初始模型，模型會對未標記的數據進行預測，從而為這些數據生成標記。
- 這些生成的標記與原始的標記數據一起用來訓練一個新的模型。
- 重複步驟2和3，直到模型達到預期的性能水平，或者沒有更多的未標記數據可用。
自主訓練有助於模型在沒有大量標記數據的情況下進行學習和改進。這種方法在數據標記成本高或者標記數據難以獲得的領域特別有用。然而，自主訓練也存在一些問題，比如模型可能會陷入局部最小值，或者生成的標記可能不準確，從而影響模型的性能。