論文の概要: Self-Training: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12040v1
• Date: Thu, 24 Feb 2022 11:40:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-25 17:25:27.029399
• Title: Self-Training: A Survey
• Title（参考訳）: セルフトレーニング:調査
• Authors: Massih-Reza Amini, Vasilii Feofanov, Loic Pauletto, Emilie Devijver, Yury Maximov
• Abstract要約: 自己学習アルゴリズムは、データ分布に余分な仮定を加えることなく、低密度領域における決定境界を探索するように設計されている。 本稿では,最近ニューラルネットワークを用いて開発された二項分類と多項分類の自己学習手法とその変種について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.730778556149888
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, semi-supervised algorithms have received a lot of interest in both academia and industry. Among the existing techniques, self-training methods have arguably received more attention in the last few years. These models are designed to search the decision boundary on low density regions without making extra assumptions on the data distribution, and use the unsigned output score of a learned classifier, or its margin, as an indicator of confidence. The working principle of self-training algorithms is to learn a classifier iteratively by assigning pseudo-labels to the set of unlabeled training samples with a margin greater than a certain threshold. The pseudo-labeled examples are then used to enrich the labeled training data and train a new classifier in conjunction with the labeled training set. We present self-training methods for binary and multiclass classification and their variants which were recently developed using Neural Networks. Finally, we discuss our ideas for future research in self-training. To the best of our knowledge, this is the first thorough and complete survey on this subject.
• Abstract（参考訳）: 近年、半教師付きアルゴリズムは学術と産業の両方に大きな関心を集めている。 既存の技術の中では、ここ数年で自己学習の手法に注目が集まっている。 これらのモデルは、データ分布に余分な仮定を加えることなく、低密度領域における決定境界を探索し、学習した分類器の符号なし出力スコアまたはそのマージンを信頼の指標として使用するように設計されている。 自己学習アルゴリズムの動作原理は、ある閾値より大きいラベル付きトレーニングサンプルの集合に擬似ラベルを割り当てることで、分類器を反復的に学習することである。 次に、擬似ラベル付きサンプルを使用してラベル付きトレーニングデータを強化し、ラベル付きトレーニングセットと合わせて新しい分類器をトレーニングする。 本稿では,近年ニューラルネットワークを用いて開発されたバイナリクラスとマルチクラス分類の自己学習手法と,その変種について述べる。 最後に,今後の自己学習研究の考え方について述べる。 私たちの知る限りでは、この問題に関する完全な調査はこれが初めてです。

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