論文の概要: Self-Adaptive Training: Bridging the Supervised and Self-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08732v1
• Date: Thu, 21 Jan 2021 17:17:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-21 12:13:25.314965
• Title: Self-Adaptive Training: Bridging the Supervised and Self-Supervised Learning
• Title（参考訳）: 自己適応型トレーニング - 教師付き,自己監視型学習のブリッジ
• Authors: Lang Huang, Chao Zhang and Hongyang Zhang
• Abstract要約: 自己適応型トレーニングは、追加の計算コストを課すことなく、モデル予測によってトレーニングプロセスを動的にキャリブレーションし、強化する統一型トレーニングアルゴリズムです。 ランダムノイズや敵対的な例など、破損したトレーニングデータの深層ネットワークのトレーニングダイナミクスを分析します。 分析の結果, モデル予測はデータ中の有用な情報量を拡大することが可能であり, 強調ラベル情報がない場合にも広く発生することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.765461276790944
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose self-adaptive training -- a unified training algorithm that dynamically calibrates and enhances training process by model predictions without incurring extra computational cost -- to advance both supervised and self-supervised learning of deep neural networks. We analyze the training dynamics of deep networks on training data that are corrupted by, e.g., random noise and adversarial examples. Our analysis shows that model predictions are able to magnify useful underlying information in data and this phenomenon occurs broadly even in the absence of \emph{any} label information, highlighting that model predictions could substantially benefit the training process: self-adaptive training improves the generalization of deep networks under noise and enhances the self-supervised representation learning. The analysis also sheds light on understanding deep learning, e.g., a potential explanation of the recently-discovered double-descent phenomenon in empirical risk minimization and the collapsing issue of the state-of-the-art self-supervised learning algorithms. Experiments on the CIFAR, STL and ImageNet datasets verify the effectiveness of our approach in three applications: classification with label noise, selective classification and linear evaluation. To facilitate future research, the code has been made public available at https://github.com/LayneH/self-adaptive-training.
• Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワークの教師付き学習と自己教師付き学習の両方を進めるために,計算コストを伴わずにモデル予測による学習プロセスを動的にコーディネートし,強化する統合学習アルゴリズムを提案する。 例えば、ランダムノイズや逆向きの例によって破損したトレーニングデータに基づいて、ディープネットワークのトレーニングダイナミクスを分析する。 分析の結果、モデル予測はデータ中の有用な基盤情報を最大化することが可能であり、この現象は「emph{any}」ラベル情報がない場合でも広範に発生し、モデル予測がトレーニングプロセスに有益であることを強調した: 自己適応学習は、ノイズ下でのディープネットワークの一般化を改善し、自己教師付き表現学習を強化する。 この分析は、例えば、最近発見された経験的リスク最小化における二重発散現象と、最先端の自己教師型学習アルゴリズムの崩壊問題について、深層学習の理解にも光を当てている。 CIFAR, STL, ImageNetデータセットを用いた実験により, ラベルノイズによる分類, 選択的分類, 線形評価の3つの応用において, 提案手法の有効性が検証された。 将来の研究を容易にするため、コードはhttps://github.com/LayneH/self-adaptive-trainingで公開されている。

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