UDA算法在小规模数据下的表现

根据提供的文本，UDA（Unsupervised

Data

Augmentation）算法在小规模数据下的表现非常出色。该算法能够在仅使用极少量标记样本的情况下，达到使用大量标记样本训练集的精度。在UDA论文中提到的一个具体例子是在IMDb数据集上进行文本分类的实验，通过仅仅20个标记样本和大约70,000个经过数据增强的无标记样本进行学习，UDA算法最终实现了比使用2.5万个标记数据集更好的效果。这表明UDA算法在小规模数据下具有很高的泛化能力和性能。