論文の概要: Poisson Learning: Graph Based Semi-Supervised Learning At Very Low Label Rates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.11184v2
• Date: Fri, 14 Aug 2020 14:46:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-19 03:40:43.095694
• Title: Poisson Learning: Graph Based Semi-Supervised Learning At Very Low Label Rates
• Title（参考訳）: poisson learning: 非常に低いラベルレートでグラフベースの半教師付き学習
• Authors: Jeff Calder, Brendan Cook, Matthew Thorpe, Dejan Slepcev
• Abstract要約: グラフに基づく半教師付き学習を低ラベルレートで行うため,Poisson Learningと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 本手法は,MNIST,FashionMNIST,Cifar-10において,低ラベルレートでの半教師あり学習よりも優れていることを示す数値実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.346772579930929
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a new framework, called Poisson learning, for graph based semi-supervised learning at very low label rates. Poisson learning is motivated by the need to address the degeneracy of Laplacian semi-supervised learning in this regime. The method replaces the assignment of label values at training points with the placement of sources and sinks, and solves the resulting Poisson equation on the graph. The outcomes are provably more stable and informative than those of Laplacian learning. Poisson learning is efficient and simple to implement, and we present numerical experiments showing the method is superior to other recent approaches to semi-supervised learning at low label rates on MNIST, FashionMNIST, and Cifar-10. We also propose a graph-cut enhancement of Poisson learning, called Poisson MBO, that gives higher accuracy and can incorporate prior knowledge of relative class sizes.
• Abstract（参考訳）: グラフに基づく半教師付き学習を低ラベルレートで行うため,Poisson Learningと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 ポアソン学習は、ラプラシアの半教師付き学習の退化に対処する必要性に動機づけられている。 この方法は、トレーニングポイントにおけるラベル値の割り当てをソースとシンクの配置に置き換え、グラフ上のポアソン方程式を解く。 結果はラプラシア語の学習よりも確実に安定し、情報的である。 ポアソン学習は効率的で実装が簡単であり, mnist, fashionmnist, cifar-10のラベルレートの低い半教師付き学習に対する他の手法よりも優れていることを示す数値実験を行った。 また,Poisson MBO (Poisson MBO) と呼ばれる,相対的なクラスサイズに関する事前知識を取り入れたグラフカット学習も提案する。

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