論文の概要: Distribution Aligning Refinery of Pseudo-label for Imbalanced Semi-supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.08844v2
• Date: Mon, 13 Sep 2021 11:40:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 13:13:34.545732
• Title: Distribution Aligning Refinery of Pseudo-label for Imbalanced Semi-supervised Learning
• Title（参考訳）: 不均衡半教師あり学習のための擬似ラベルの分布調整
• Authors: Jaehyung Kim, Youngbum Hur, Sejun Park, Eunho Yang, Sung Ju Hwang and Jinwoo Shin
• Abstract要約: Pseudo-label (DARP) アルゴリズムの分散アライメント・リファナリーを開発する。 DARPは最先端のSSLスキームと有効かつ効率的に互換性があることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 126.31716228319902
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While semi-supervised learning (SSL) has proven to be a promising way for leveraging unlabeled data when labeled data is scarce, the existing SSL algorithms typically assume that training class distributions are balanced. However, these SSL algorithms trained under imbalanced class distributions can severely suffer when generalizing to a balanced testing criterion, since they utilize biased pseudo-labels of unlabeled data toward majority classes. To alleviate this issue, we formulate a convex optimization problem to softly refine the pseudo-labels generated from the biased model, and develop a simple algorithm, named Distribution Aligning Refinery of Pseudo-label (DARP) that solves it provably and efficiently. Under various class-imbalanced semi-supervised scenarios, we demonstrate the effectiveness of DARP and its compatibility with state-of-the-art SSL schemes.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き学習(SSL)はラベル付きデータが不足している場合にラベル付けされていないデータを活用するための有望な方法であることが証明されているが、既存のSSLアルゴリズムは通常、トレーニングクラスの分散が均衡していると仮定する。 しかし、不均衡なクラス分布の下で訓練されたこれらのSSLアルゴリズムは、未ラベルデータのバイアス付き擬似ラベルを多数クラスに利用するため、バランスの取れたテスト基準に一般化する際に深刻な苦しむことがある。 そこで本研究では, 偏りモデルから生成した擬似ラベルをソフトに洗練するために凸最適化問題を定式化し, 有効かつ効率的に解く擬似ラベル(darp)の分布整列精製法(distribution aligning refinery of pseudo-label)という簡単なアルゴリズムを開発した。 各種のクラス不均衡半教師付きシナリオにおいて,DARPの有効性と最先端SSL方式との互換性を示す。

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