Fugu-MT 論文翻訳(概要): Inductive Semi-supervised Learning Through Optimal Transport

論文の概要: Inductive Semi-supervised Learning Through Optimal Transport

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07262v1
Date: Tue, 14 Dec 2021 09:52:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-16 01:40:47.698035
Title: Inductive Semi-supervised Learning Through Optimal Transport
Title（参考訳）: 最適輸送によるインダクティブ半教師あり学習
Authors: Mourad El Hamri, Youn\`es Bennani, Issam Falih
Abstract要約: 提案手法は最適輸送誘導 (OTI) と呼ばれ, 最適輸送に基づく帰納的アルゴリズム (OTP) を効率よく帰納的タスクに拡張する。提案手法と最先端手法を比較するために,いくつかのデータセットを用いて実験を行った。
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 paper, we tackle the inductive semi-supervised learning problem that aims to obtain label predictions for out-of-sample data. The proposed approach, called Optimal Transport Induction (OTI), extends efficiently an optimal transport based transductive algorithm (OTP) to inductive tasks for both binary and multi-class settings. A series of experiments are conducted on several datasets in order to compare the proposed approach with state-of-the-art methods. Experiments demonstrate the effectiveness of our approach. We make our code publicly available (Code is available at: https://github.com/MouradElHamri/OTI).
Abstract（参考訳）: 本稿では,サンプル外データのラベル予測を目的とした,帰納的半教師付き学習問題に取り組む。提案手法は、最適輸送誘導(OTI)と呼ばれ、最適輸送に基づくトランスダクティブアルゴリズム(OTP)を、バイナリとマルチクラスの両方のインダクティブタスクに効率的に拡張する。提案手法と最先端手法を比較するために,いくつかのデータセットを用いて実験を行った。実験は我々のアプローチの有効性を示す。私たちはコードを公開しています(コードはhttps://github.com/mouradelhamri/oti)。

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