机器学习从业者通常可以访问数据的频谱：目标任务（通常是有限），未标记的数据和辅助数据的标记数据，用于其他任务的许多可用标记的数据集。我们描述了TAGLET，一个系统为学习技术，用于自动利用所有三种类型的数据并创建高质量的可服装分类器。 TAGLET的关键组件是：（1）根据知识图组织组织的辅助数据，（2）封装用于利用辅助和未标记数据的不同方法的模块，以及（3）将被整合模块组合成可用的蒸馏阶段模型。我们将TAGLETS与最先进的传输学习和半监督学习方法进行比较，四个图像分类任务。我们的研究涵盖了一系列设置，改变了标记数据的量和辅助数据的语义相关性到目标任务。我们发现，辅助和未标记数据的智能融合到多个学习技术使Taglet能够匹配 - 并且最常见的是这些替代方案。 Taglets可作为Github.com/batsresearch/taglet的开源系统使用。
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