論文の概要: Recent Deep Semi-supervised Learning Approaches and Related Works
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.11528v3
- Date: Thu, 8 Aug 2024 04:18:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-09 21:34:30.520447
- Title: Recent Deep Semi-supervised Learning Approaches and Related Works
- Title（参考訳）: 最近の深層半教師あり学習手法と関連研究
- Authors: Gyeongho Kim,
- Abstract要約: セミ教師付き学習は,ラベルの不足やラベルなしデータの量が多いことをモデルトレーニングに活用する学習手法である。
半教師付き学習環境における深層ニューラルネットワークの利用について,主に考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9790236766474201
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This work proposes an overview of the recent semi-supervised learning approaches and related works. Despite the remarkable success of neural networks in various applications, there exist a few formidable constraints, including the need for a large amount of labeled data. Therefore, semi-supervised learning, which is a learning scheme in which scarce labels and a larger amount of unlabeled data are utilized to train models (e.g., deep neural networks), is getting more important. Based on the key assumptions of semi-supervised learning, which are the manifold assumption, cluster assumption, and continuity assumption, the work reviews the recent semi-supervised learning approaches. In particular, the methods in regard to using deep neural networks in a semi-supervised learning setting are primarily discussed. In addition, the existing works are first classified based on the underlying idea and explained, then the holistic approaches that unify the aforementioned ideas are detailed.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,最近の半教師付き学習手法とその関連研究の概要を提案する。
さまざまなアプリケーションにおけるニューラルネットワークの顕著な成功にもかかわらず、大量のラベル付きデータの必要性を含む、いくつかの厳しい制約が存在する。
そのため、ラベルの不足やラベルなしデータの量の多いセミ教師あり学習が、モデル(ディープニューラルネットワークなど)のトレーニングに利用されるようになり、ますます重要になっている。
半教師付き学習の主な前提は、多様体の仮定、クラスタの仮定、連続性の仮定であり、最近の半教師付き学習アプローチをレビューする。
特に、半教師付き学習環境における深層ニューラルネットワークの利用について、主に論じる。
さらに、既存の著作は、まず基礎となる考えに基づいて分類され、説明され、上記の考えを統一する全体論的なアプローチが詳細である。
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