什么是自适应学习？怎么运用到半监督息肉视频分割中？

自适应学习是指机器学习算法能够自动调整其模型参数，以适应新的数据集或环境的能力。在半监督息肉视频分割中，自适应学习可以用于提高算法的鲁棒性和泛化能力。具体来说，可以通过以下步骤实现自适应学习：

1. 利用少量的标记数据进行初步训练，得到一个初始的模型。

2. 利用未标记数据进行半监督学习，不断更新模型参数，提高算法的分类准确度。

3. 当发现新的标记数据时，利用这些数据对模型进行微调，以进一步提高算法的准确度和泛化能力。

通过自适应学习，半监督息肉视频分割算法可以根据数据集的特点自动调整其参数，提高算法的性能和可靠性，从而更好地应对实际应用中的挑战。