論文の概要: Semi-Supervised Class Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.03480v2
• Date: Sat, 22 Feb 2020 01:31:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-02 07:22:10.979041
• Title: Semi-Supervised Class Discovery
• Title（参考訳）: 半教師付きクラス発見
• Authors: Jeremy Nixon, Jeremiah Liu, David Berthelot
• Abstract要約: 本稿では,ラベル作成能力の新たな重要度尺度であるデータセット再構成精度について紹介する。 クラスがトレーニングデータセットに追加に値するかどうかを判断するために、新しいクラス学習可能性を適用します。 クラス発見システムは視覚や言語にうまく適用できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.123519086758813
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One promising approach to dealing with datapoints that are outside of the initial training distribution (OOD) is to create new classes that capture similarities in the datapoints previously rejected as uncategorizable. Systems that generate labels can be deployed against an arbitrary amount of data, discovering classification schemes that through training create a higher quality representation of data. We introduce the Dataset Reconstruction Accuracy, a new and important measure of the effectiveness of a model's ability to create labels. We introduce benchmarks against this Dataset Reconstruction metric. We apply a new heuristic, class learnability, for deciding whether a class is worthy of addition to the training dataset. We show that our class discovery system can be successfully applied to vision and language, and we demonstrate the value of semi-supervised learning in automatically discovering novel classes.
• Abstract（参考訳）: 初期トレーニングディストリビューション(OOD)の外部にあるデータポイントを扱うための有望なアプローチの1つは、以前は分類不可能だったデータポイントの類似性をキャプチャする新しいクラスを作成することである。 ラベルを生成するシステムは任意の量のデータに対してデプロイすることができ、トレーニングを通じてデータの高品質な表現を生成する分類スキームを発見する。 本稿では,モデルのラベル作成能力の新規かつ重要な指標であるデータセット再構成精度について紹介する。 このデータセット再構成指標に対するベンチマークを導入する。 新たなヒューリスティックなクラス学習能力を適用して,トレーニングデータセットに付加価値があるかどうかを判断する。 本研究は,視覚と言語にクラス発見システムを適用できることを示し,新しいクラスを自動的に発見する上で,半教師付き学習の価値を示す。

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