論文の概要: ReRankMatch: Semi-Supervised Learning with Semantics-Oriented Similarity Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06328v1
• Date: Fri, 12 Feb 2021 02:20:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-15 13:09:52.979309
• Title: ReRankMatch: Semi-Supervised Learning with Semantics-Oriented Similarity Representation
• Title（参考訳）: ReRankMatch: セマンティック指向の類似性表現による半教師付き学習
• Authors: Trung Quang Tran, Mingu Kang, Daeyoung Kim
• Abstract要約: ReRankMatchは、ラベル付きデータとラベルなしデータが重複しないカテゴリを共有するケースに対処することを目指している。 我々は, CIFAR-10, CIFAR-100, SVHN, STL-10, Tiny ImageNet など,様々なデータセット上で評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5893231087319655
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes integrating semantics-oriented similarity representation into RankingMatch, a recently proposed semi-supervised learning method. Our method, dubbed ReRankMatch, aims to deal with the case in which labeled and unlabeled data share non-overlapping categories. ReRankMatch encourages the model to produce the similar image representations for the samples likely belonging to the same class. We evaluate our method on various datasets such as CIFAR-10, CIFAR-100, SVHN, STL-10, and Tiny ImageNet. We obtain promising results (4.21% error rate on CIFAR-10 with 4000 labels, 22.32% error rate on CIFAR-100 with 10000 labels, and 2.19% error rate on SVHN with 1000 labels) when the amount of labeled data is sufficient to learn semantics-oriented similarity representation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,最近提案されている半教師付き学習手法である rankingmatch への意味論的類似性表現の統合を提案する。 我々の手法はReRankMatchと呼ばれ、ラベル付きデータとラベルなしデータが重複しないカテゴリを共有する場合に対処することを目的としている。 ReRankMatchは、モデルが同じクラスに属する可能性のあるサンプルの同様の画像表現を生成することを奨励します。 我々は, CIFAR-10, CIFAR-100, SVHN, STL-10, Tiny ImageNet など,様々なデータセット上で評価を行った。 有望な結果(4000ラベルのCIFAR-10の4.21%エラー率、10000ラベルのCIFAR-100の22.32%エラー率、1000ラベルのSVHNの2.19%エラー率)を得る。

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