論文の概要: Matching Distributions via Optimal Transport for Semi-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03790v1
• Date: Fri, 4 Dec 2020 11:15:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-23 06:54:40.647090
• Title: Matching Distributions via Optimal Transport for Semi-Supervised Learning
• Title（参考訳）: 半教師付き学習のための最適輸送によるマッチング分布
• Authors: Fariborz Taherkhani, Hadi Kazemi, Ali Dabouei, Jeremy Dawson, Nasser M. Nasrabadi
• Abstract要約: SSL(Semi-Supervised Learning)アプローチは、ラベルのないデータを使用する上で、影響力のあるフレームワークである。 本稿では、離散的経験的確率測度間の類似性の指標として最適輸送(OT)手法を採用する新しい手法を提案する。 提案手法を標準データセット上で,最先端のSSLアルゴリズムを用いて評価し,SSLアルゴリズムの優位性と有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.533832244923843
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Semi-Supervised Learning (SSL) approaches have been an influential framework for the usage of unlabeled data when there is not a sufficient amount of labeled data available over the course of training. SSL methods based on Convolutional Neural Networks (CNNs) have recently provided successful results on standard benchmark tasks such as image classification. In this work, we consider the general setting of SSL problem where the labeled and unlabeled data come from the same underlying probability distribution. We propose a new approach that adopts an Optimal Transport (OT) technique serving as a metric of similarity between discrete empirical probability measures to provide pseudo-labels for the unlabeled data, which can then be used in conjunction with the initial labeled data to train the CNN model in an SSL manner. We have evaluated and compared our proposed method with state-of-the-art SSL algorithms on standard datasets to demonstrate the superiority and effectiveness of our SSL algorithm.
• Abstract（参考訳）: トレーニング期間中に十分なラベル付きデータが得られていない場合、SSL(Semi-Supervised Learning)アプローチはラベルなしデータの使用に有効なフレームワークとなっている。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくSSLメソッドは、画像分類などの標準ベンチマークタスクで成功した結果を提供している。 本研究では、ラベル付きおよびラベルなしデータが同じ基礎となる確率分布から得られるSSL問題の一般的な設定について考察する。 そこで本稿では,未ラベルデータに対して擬似ラベルを提供するために,離散的経験的確率測度間の類似性の指標として最適輸送(OT)手法を適用し,初期ラベル付きデータと併用してSSL方式でCNNモデルをトレーニングする手法を提案する。 提案手法と最先端のSSLアルゴリズムを標準データセット上で評価・比較し,SSLアルゴリズムの優位性と有効性を示す。

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