論文の概要: The Value of Nullspace Tuning Using Partial Label Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.07921v1
• Date: Tue, 17 Mar 2020 20:08:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 20:46:48.179633
• Title: The Value of Nullspace Tuning Using Partial Label Information
• Title（参考訳）: 部分ラベル情報を用いたNullspace Tuningの価値
• Authors: Colin B. Hansen, Vishwesh Nath, Diego A. Mesa, Yuankai Huo, Bennett A. Landman, Thomas A. Lasko
• Abstract要約: 半教師付き学習では、他のラベルのない例から部分ラベル情報を推測することができる。 最新かつ最先端のMixMatchメソッドに対するNullspace Tuningは,テストエラーを最大1.8倍まで削減することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.593158957902436
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In semi-supervised learning, information from unlabeled examples is used to improve the model learned from labeled examples. But in some learning problems, partial label information can be inferred from otherwise unlabeled examples and used to further improve the model. In particular, partial label information exists when subsets of training examples are known to have the same label, even though the label itself is missing. By encouraging a model to give the same label to all such examples, we can potentially improve its performance. We call this encouragement \emph{Nullspace Tuning} because the difference vector between any pair of examples with the same label should lie in the nullspace of a linear model. In this paper, we investigate the benefit of using partial label information using a careful comparison framework over well-characterized public datasets. We show that the additional information provided by partial labels reduces test error over good semi-supervised methods usually by a factor of 2, up to a factor of 5.5 in the best case. We also show that adding Nullspace Tuning to the newer and state-of-the-art MixMatch method decreases its test error by up to a factor of 1.8.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き学習では、ラベルなし例からの情報はラベル付き例から学習したモデルを改善するために使用される。 しかし、一部の学習問題では、ラベル情報の一部がラベルのない例から推測され、モデルをさらに改善するために使われることがある。 特に、トレーニング例のサブセットがラベル自体が欠落しているにもかかわらず同じラベルを持っていることが分かっている場合に、部分的なラベル情報が存在する。 モデルにそのようなすべての例に同じラベルを付けるように促すことで、パフォーマンスを向上させることができる。 同じラベルを持つ任意の一対の例の差分ベクトルは、線型モデルのヌル空間にあるはずなので、この励ましを \emph{Nullspace Tuning} と呼ぶ。 本稿では,よく特性化された公開データセットに対する注意深い比較フレームワークを用いて,部分ラベル情報の利用の利点について検討する。 部分ラベルによって提供される付加情報は、良い半教師付き手法よりもテストエラーを通常2倍から5.5倍に減少させることを示す。 また、最新かつ最先端のMixMatchメソッドにNullspace Tuningを追加することで、テストエラーを最大1.8に削減できることを示す。

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