論文の概要: Learning to Learn in a Semi-Supervised Fashion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.11203v1
• Date: Tue, 25 Aug 2020 17:59:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 03:16:24.423931
• Title: Learning to Learn in a Semi-Supervised Fashion
• Title（参考訳）: 半スーパービジョンのファッションで学ぶ
• Authors: Yun-Chun Chen, Chao-Te Chou, Yu-Chiang Frank Wang
• Abstract要約: 本稿では,ラベル付きデータとラベルなしデータの両方から半教師付き学習を行うメタ学習手法を提案する。 我々の戦略は、完全に教師付き学習タスクに適用可能な自己教師付き学習スキームとみなすことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.38876517851431
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To address semi-supervised learning from both labeled and unlabeled data, we present a novel meta-learning scheme. We particularly consider that labeled and unlabeled data share disjoint ground truth label sets, which can be seen tasks like in person re-identification or image retrieval. Our learning scheme exploits the idea of leveraging information from labeled to unlabeled data. Instead of fitting the associated class-wise similarity scores as most meta-learning algorithms do, we propose to derive semantics-oriented similarity representations from labeled data, and transfer such representation to unlabeled ones. Thus, our strategy can be viewed as a self-supervised learning scheme, which can be applied to fully supervised learning tasks for improved performance. Our experiments on various tasks and settings confirm the effectiveness of our proposed approach and its superiority over the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: ラベル付きデータとラベル付きデータの両方から半教師付き学習に対処するために,新しいメタ学習方式を提案する。 特に,ラベル付きデータとラベルなしデータは,個人再同定や画像検索などのタスクで見られるような,相互に結合した基底的真理ラベルセットを共有していると考える。 学習手法はラベル付きデータからラベルなしデータへの情報活用の考え方を利用する。 多くのメタ学習アルゴリズムが行うように、関連するクラス単位の類似度スコアを適合させる代わりに、ラベル付きデータから意味論的指向の類似度表現を導出し、ラベルなしデータへ変換する。 このように、我々の戦略は自己指導型学習スキームとみなすことができ、完全に教師付き学習タスクに適用して性能を向上させることができる。 様々な課題と設定に関する実験により,提案手法の有効性と最先端手法に対する優位性を確認した。

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