論文の概要: Information-Theoretic Generalization Bounds for Iterative Semi-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.00926v1
• Date: Sun, 3 Oct 2021 05:38:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-05 15:05:58.807562
• Title: Information-Theoretic Generalization Bounds for Iterative Semi-Supervised Learning
• Title（参考訳）: 反復的半教師付き学習のための情報理論一般化境界
• Authors: Haiyun He, Hanshu Yan, Vincent Y. F. Tan
• Abstract要約: 特に,情報理論の原理を用いて,反復型SSLアルゴリズムのエミュレータ一般化誤差の振る舞いを理解することを目的とする。 我々の理論的結果は、クラス条件分散があまり大きくない場合、一般化誤差の上限は反復数とともに単調に減少するが、すぐに飽和することを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.1071978288003
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider iterative semi-supervised learning (SSL) algorithms that iteratively generate pseudo-labels for a large amount unlabelled data to progressively refine the model parameters. In particular, we seek to understand the behaviour of the {\em generalization error} of iterative SSL algorithms using information-theoretic principles. To obtain bounds that are amenable to numerical evaluation, we first work with a simple model -- namely, the binary Gaussian mixture model. Our theoretical results suggest that when the class conditional variances are not too large, the upper bound on the generalization error decreases monotonically with the number of iterations, but quickly saturates. The theoretical results on the simple model are corroborated by extensive experiments on several benchmark datasets such as the MNIST and CIFAR datasets in which we notice that the generalization error improves after several pseudo-labelling iterations, but saturates afterwards.
• Abstract（参考訳）: 我々は、モデルパラメータを段階的に洗練するために、大量の未ラベルデータに対して擬似ラベルを反復的に生成する反復半教師付き学習(SSL)アルゴリズムを検討する。 特に,情報理論の原理を用いて反復型SSLアルゴリズムの一般化誤差の振る舞いを理解することを目的とする。 数値的な評価に適する境界を得るためには、まず単純なモデル、すなわち二元ガウス混合モデルで作業する。 我々の理論的結果は、クラス条件分散があまり大きくない場合、一般化誤差の上限は反復数とともに単調に減少するが、すぐに飽和することを示している。 単純なモデルに関する理論的結果は、MNIST や CIFAR などのベンチマークデータセットの広範な実験によって裏付けられ、一般化誤差は擬似ラベリングを繰り返した後に改善されるが、その後飽和する。

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