論文の概要: CoSSL: Co-Learning of Representation and Classifier for Imbalanced Semi-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.04564v1
• Date: Wed, 8 Dec 2021 20:13:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-10 14:17:16.215364
• Title: CoSSL: Co-Learning of Representation and Classifier for Imbalanced Semi-Supervised Learning
• Title（参考訳）: cossl:不均衡半教師学習のための表現と分類の共学習
• Authors: Yue Fan and Dengxin Dai and Bernt Schiele
• Abstract要約: 本稿では,非バランスなSSLのための非結合表現学習と分類器学習を用いた新しいコラーニングフレームワーク(CoSSL)を提案する。 データ不均衡に対処するため、分類器学習のためのTFE(Tail-class Feature Enhancement)を考案した。 実験により,本手法は様々な分散分布において,他の手法よりも優れた性能を示すことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 98.89092930354273
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a novel co-learning framework (CoSSL) with decoupled representation learning and classifier learning for imbalanced SSL. To handle the data imbalance, we devise Tail-class Feature Enhancement (TFE) for classifier learning. Furthermore, the current evaluation protocol for imbalanced SSL focuses only on balanced test sets, which has limited practicality in real-world scenarios. Therefore, we further conduct a comprehensive evaluation under various shifted test distributions. In experiments, we show that our approach outperforms other methods over a large range of shifted distributions, achieving state-of-the-art performance on benchmark datasets ranging from CIFAR-10, CIFAR-100, ImageNet, to Food-101. Our code will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,非バランスなSSLのための非結合表現学習と分類器学習を用いた新しいコラーニングフレームワーク(CoSSL)を提案する。 データ不均衡に対処するため、分類器学習のためのTFE(Tail-class Feature Enhancement)を考案した。 さらに、現在の不均衡sslの評価プロトコルは、実世界のシナリオで実用性に乏しいバランステストセットのみに焦点を当てている。 そこで我々は, 各種変遷試験分布において, 総合的な評価を行う。 実験では,CIFAR-10,CIFAR-100,ImageNet,Food-101などのベンチマークデータセットに対して,多数のシフト分布に対して他の手法よりも優れた性能を示すことを示す。 私たちのコードは公開されます。

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