論文の概要: Can semi-supervised learning reduce the amount of manual labelling required for effective radio galaxy morphology classification?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.04357v1
• Date: Mon, 8 Nov 2021 09:36:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-09 22:21:52.129496
• Title: Can semi-supervised learning reduce the amount of manual labelling required for effective radio galaxy morphology classification?
• Title（参考訳）: 半教師付き学習は、効果的な電波銀河形態分類に必要な手動ラベリング量を削減できるか?
• Authors: Inigo V. Slijepcevic, Anna M. M. Scaife
• Abstract要約: SSLが、ラベル付きデータポイントの数が少ない場合に、現在の監督状態に匹敵するパフォーマンスを達成できるかどうかをテストする。 SSLはさらなるレギュラー化を提供するが、非常に少ないラベルを使用すると性能が急速に低下する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we examine the robustness of state-of-the-art semi-supervised learning (SSL) algorithms when applied to morphological classification in modern radio astronomy. We test whether SSL can achieve performance comparable to the current supervised state of the art when using many fewer labelled data points and if these results generalise to using truly unlabelled data. We find that although SSL provides additional regularisation, its performance degrades rapidly when using very few labels, and that using truly unlabelled data leads to a significant drop in performance.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,現代電波天文学における形態分類における最先端半教師付き学習(SSL)アルゴリズムの堅牢性について検討する。 我々は,ラベル付きデータポイントの数が少ない場合に,SSLが現在の最先端技術に匹敵する性能を達成できるかどうかを検証した。 SSLはさらなるレギュラー化を提供するが、非常に少ないラベルを使用すると性能が急速に低下し、真にラベルのないデータを使用するとパフォーマンスが大幅に低下する。

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