对偶学习

对偶学习是一种机器学习方法，其核心思想是利用两个相对的数据集进行训练和优化。这种方法的主要优点是可以有效地处理不平衡数据和提高模型的泛化能力。在对偶学习中，一个数据集用于训练模型，另一个数据集用于验证模型的性能。这两个数据集通常具有互补性，例如正样本和负样本，或者正常数据和异常数据。通过对这两个数据集进行交替训练和验证，模型可以在不同的情况下学习到更全面的特征表示，从而提高预测的准确性。对偶学习在许多实际应用中取得了显著的成功，如图像分类、自然语言处理和推荐系统等领域。