少量标记即可高精度
针对测井岩相识别中标注样本稀缺的难题，该网络通过半监督学习架构有效利用大量未标注数据，在标注数据有限时仍能获得优于监督模型的识别精度。
董少群 · Xu, Yang · Tao, Xu · 曾联波 · Shutong, Chen · Leting, Wang · Yanchun, Niu · Guohao, Xiong
IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 2024
通过半监督学习利用大量未标注测井数据，在标注样本有限时仍能提升模型性能，减少对昂贵岩心分析的依赖。
在仅有少量标注样本的条件下，iSLN 精度比监督模型高出 6% 以上，体现了半监督框架在数据稀缺场景中的优势。
在阶梯网络中引入斜连接以增强特征提取，iSLN 比标准 SLN 精度提高约 5%。