論文の概要: Classify and Generate Reciprocally: Simultaneous Positive-Unlabelled Learning and Conditional Generation with Extra Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07841v2
• Date: Fri, 9 Feb 2024 02:23:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 21:36:28.526524
• Title: Classify and Generate Reciprocally: Simultaneous Positive-Unlabelled Learning and Conditional Generation with Extra Data
• Title（参考訳）: 相互に分類・生成する:同時正定値学習と余剰データを用いた条件生成
• Authors: Bing Yu, Ke Sun, He Wang, Zhouchen Lin, Zhanxing Zhu
• Abstract要約: クラスラベルデータの不足は、多くの機械学習問題において、ユビキタスなボトルネックとなっている。 本稿では, 正負ラベル付き(PU)分類と, 余分なラベル付きデータによる条件生成を活用することで, この問題に対処する。 本稿では,PU分類と条件生成を併用した新たなトレーニングフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.31213472792088
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The scarcity of class-labeled data is a ubiquitous bottleneck in many machine learning problems. While abundant unlabeled data typically exist and provide a potential solution, it is highly challenging to exploit them. In this paper, we address this problem by leveraging Positive-Unlabeled~(PU) classification and the conditional generation with extra unlabeled data \emph{simultaneously}. In particular, we present a novel training framework to jointly target both PU classification and conditional generation when exposed to extra data, especially out-of-distribution unlabeled data, by exploring the interplay between them: 1) enhancing the performance of PU classifiers with the assistance of a novel Classifier-Noise-Invariant Conditional GAN~(CNI-CGAN) that is robust to noisy labels, 2) leveraging extra data with predicted labels from a PU classifier to help the generation. Theoretically, we prove the optimal condition of CNI-CGAN, and experimentally, we conducted extensive evaluations on diverse datasets, verifying the simultaneous improvements in both classification and generation.
• Abstract（参考訳）: クラスラベルデータの不足は、多くの機械学習問題においてユビキタスなボトルネックである。 豊富なラベルのないデータは一般的に存在し、潜在的な解決策を提供するが、それらを利用するのは極めて困難である。 本稿では,この問題に対して余分なラベル付きデータ \emph{simultaneally} を用いた正のラベル付き~(pu) 分類と条件付き生成を用いることで解決する。 特に、余分なデータ、特にアウト・オブ・ディストリビューション・アンラベルデータに晒された場合、PU分類と条件生成の両方を共同でターゲットとする新たなトレーニングフレームワークを提案する。 1) 雑音ラベルに頑健な新しい分類器-雑音不変条件GAN~(CNI-CGAN)によるPU分類器の性能向上。 2) pu分類器から予測ラベルによる余分なデータを活用して生成を支援する。 理論的には, cni-cganの最適条件を証明し, 実験により多様なデータセットについて広範な評価を行い, 分類と生成の両方における同時改善の検証を行った。

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