論文の概要: Learning the Prediction Distribution for Semi-Supervised Learning with Normalising Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.02745v1
• Date: Mon, 6 Jul 2020 13:36:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-13 01:34:46.479882
• Title: Learning the Prediction Distribution for Semi-Supervised Learning with Normalising Flows
• Title（参考訳）: 正規化フローを用いた半教師付き学習の予測分布の学習
• Authors: Ivana Bala\v{z}evi\'c, Carl Allen, Timothy Hospedales
• Abstract要約: 画像分類のための半教師付き学習(SSL)において、完全に教師付き性能に近い印象的な結果が得られた。 本稿では,ラベル予測上の分布を考慮したSSLの確率論的一般化手法を提案する。 出力複雑性の異なるコンピュータビジョンタスクに対して,このアプローチの汎用性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.789370732159177
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As data volumes continue to grow, the labelling process increasingly becomes a bottleneck, creating demand for methods that leverage information from unlabelled data. Impressive results have been achieved in semi-supervised learning (SSL) for image classification, nearing fully supervised performance, with only a fraction of the data labelled. In this work, we propose a probabilistically principled general approach to SSL that considers the distribution over label predictions, for labels of different complexity, from "one-hot" vectors to binary vectors and images. Our method regularises an underlying supervised model, using a normalising flow that learns the posterior distribution over predictions for labelled data, to serve as a prior over the predictions on unlabelled data. We demonstrate the general applicability of this approach on a range of computer vision tasks with varying output complexity: classification, attribute prediction and image-to-image translation.
• Abstract（参考訳）: データボリュームが増加するにつれて、ラベル付けプロセスがボトルネックになり、ラベルなしのデータから情報を利用する方法の需要が高まる。 画像分類のための半教師付き学習(SSL)において印象的な結果が得られ、完全な教師付き性能に近づいた。 本研究では, ラベル予測上の分布を, 単一ホットベクトルからバイナリベクトル, 画像まで, 異なる複雑性のラベルに対して考慮した, SSLの確率論的一般化手法を提案する。 本手法では,ラベル付きデータに対する予測よりも後方分布を学習する正規化フローを用いて教師付きモデルを定式化し,ラベル付きデータに対する予測の事前化を行う。 本手法は,様々な出力複雑性を持つコンピュータビジョンタスク(分類,属性予測,画像から画像への変換)に適用可能であることを示す。

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