Fugu-MT 論文翻訳(概要): Performance Analysis of Semi-supervised Learning in the Small-data Regime using VAEs

論文の概要: Performance Analysis of Semi-supervised Learning in the Small-data Regime using VAEs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.12164v2
Date: Fri, 17 Jul 2020 19:50:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-28 14:52:02.835711
Title: Performance Analysis of Semi-supervised Learning in the Small-data Regime using VAEs
Title（参考訳）: VAEを用いた小型データレジームにおける半教師付き学習の性能解析
Authors: Varun Mannam, Arman Kazemi
Abstract要約: そこで本研究では,データ空間の潜在空間表現を事前学習した既存のアルゴリズムを用いて,データ構造入力の低次元の特徴を抽出する手法を提案する。微調整された潜在空間は、分類に有用な一定の重みを与える。ここでは、半教師付き学習において、遅延空間サイズが異なるVAEアルゴリズムの性能解析について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.261072980439312
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Extracting large amounts of data from biological samples is not feasible due to radiation issues, and image processing in the small-data regime is one of the critical challenges when working with a limited amount of data. In this work, we applied an existing algorithm named Variational Auto Encoder (VAE) that pre-trains a latent space representation of the data to capture the features in a lower-dimension for the small-data regime input. The fine-tuned latent space provides constant weights that are useful for classification. Here we will present the performance analysis of the VAE algorithm with different latent space sizes in the semi-supervised learning using the CIFAR-10 dataset.
Abstract（参考訳）: 生物試料から大量のデータを抽出することは放射線の問題から実現不可能であり、少ない量のデータを扱う場合、小規模データ領域での画像処理は重要な課題の1つである。本研究では,変動自動エンコーダ (VAE) と呼ばれる既存のアルゴリズムを適用し,データ空間の潜在空間表現を事前学習し,小データ入力の低次元の特徴を抽出する。微調整された潜在空間は、分類に有用な定数重みを与える。本稿では,CIFAR-10データセットを用いた半教師付き学習において,VAEアルゴリズムの性能解析を行った。

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