論文の概要: Twin Neural Network Regression is a Semi-Supervised Regression Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.06124v1
- Date: Fri, 11 Jun 2021 02:10:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-14 14:12:15.651979
- Title: Twin Neural Network Regression is a Semi-Supervised Regression Algorithm
- Title（参考訳）: Twin Neural Network Regression - 半教師付き回帰アルゴリズム
- Authors: Sebastian J. Wetzel, Roger G. Melko, Isaac Tamblyn
- Abstract要約: ツインニューラルネットワーク回帰(TNNR)は、半教師付き回帰アルゴリズムである。
TNNRは、ターゲット自体ではなく、2つの異なるデータポイントのターゲット値の違いを予測するように訓練されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.90238471756546
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Twin neural network regression (TNNR) is a semi-supervised regression
algorithm, it can be trained on unlabelled data points as long as other,
labelled anchor data points, are present. TNNR is trained to predict
differences between the target values of two different data points rather than
the targets themselves. By ensembling predicted differences between the targets
of an unseen data point and all training data points, it is possible to obtain
a very accurate prediction for the original regression problem. Since any loop
of predicted differences should sum to zero, loops can be supplied to the
training data, even if the data points themselves within loops are unlabelled.
Semi-supervised training improves TNNR performance, which is already state of
the art, significantly.
- Abstract（参考訳）: ツインニューラルネットワーク回帰(TNNR)は、半教師付き回帰アルゴリズムであり、ラベル付きアンカーデータポイントが存在する限り、ラベル付きアンカーデータポイントでトレーニングすることができる。
TNNRは、ターゲット自体ではなく、2つの異なるデータポイントのターゲット値の違いを予測するように訓練されている。
未知のデータポイントの目標とすべてのトレーニングデータポイントとの予測誤差をセンセンブルすることで、元の回帰問題の非常に正確な予測を得ることができる。
予測された違いのループはすべてゼロにまとめられるため、ループ内のデータ自体がラベルされていない場合でも、トレーニングデータにループが供給される。
セミ教師付きトレーニングは、すでに最先端にあるTNNRのパフォーマンスを大幅に改善する。
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