論文の概要: Self-Training: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12040v4
- Date: Mon, 18 Sep 2023 08:33:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-20 02:00:25.660571
- 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, Lies Hadjadj,
Emilie Devijver, Yury Maximov
- Abstract要約: 半教師付きアルゴリズムは、ラベル付き観測の小さなセットとラベルなし観測の大きなセットから予測関数を学習することを目的としている。
近年,自己学習手法が注目されていることは確かである。
本稿では,バイナリクラスとマルチクラス分類のための自己学習手法と,その変種と関連する2つのアプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.116681488656473
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Semi-supervised algorithms aim to learn prediction functions from a small set
of labeled observations and a large set of unlabeled observations. Because this
framework is relevant in many applications, they have received a lot of
interest in both academia and industry. Among the existing techniques,
self-training methods have undoubtedly attracted greater attention in recent
years. These models are designed to find the decision boundary on low density
regions without making additional assumptions about 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
to train a new classifier in conjunction with the labeled training set. In this
paper, we present self-training methods for binary and multi-class
classification; as well as their variants and two related approaches, namely
consistency-based approaches and transductive learning. We examine the impact
of significant self-training features on various methods, using different
general and image classification benchmarks, and 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）: 半教師付きアルゴリズムは、小さなラベル付き観測と大きなラベル付き観測から予測関数を学習することを目的としている。
このフレームワークは多くのアプリケーションに関係しているため、学術と産業の両方に多くの関心が寄せられている。
近年,自己学習手法が注目されていることは確かである。
これらのモデルは、データ分布について追加の仮定をすることなく、低密度領域における決定境界を見つけ、学習され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用い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組み合わせて新しい分類器をトレーニングする。
本稿では,二進分類と多クラス分類のための自己学習法と,それらの変種と関連する2つのアプローチ,すなわち一貫性に基づくアプローチとトランスダクティブ学習について述べる。
我々は,様々な手法における重要な自己学習機能の影響について,一般および画像分類ベンチマークを用いて検討し,今後の自己学習研究に向けての考え方について考察する。
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。
関連論文リスト
- Class-Distribution-Aware Pseudo Labeling for Semi-Supervised Multi-Label
Learning [97.88458953075205]
Pseudo-labelingは、ラベルなしデータを利用するための人気で効果的なアプローチとして登場した。
本稿では,クラスアウェアの擬似ラベル処理を行うCAP(Class-Aware Pseudo-Labeling)という新しい手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-04T12:52:18Z) - Combining Self-labeling with Selective Sampling [2.0305676256390934]
この研究は、選択的サンプリングシナリオにおける自己ラベル技術とアクティブラーニングを組み合わせたものである。
選択したクラスに対してバイアスを課すことにより,自己ラベルの適用がパフォーマンスに悪影響を及ぼすことを示す。
提案手法は,現在の選択的サンプリング手法と一致し,より良い結果が得られる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-11T11:58:45Z) - Fine-Grained Visual Classification using Self Assessment Classifier [12.596520707449027]
識別的特徴の抽出は、きめ細かい視覚的分類タスクにおいて重要な役割を担っている。
本稿では,画像とトップkの予測クラスを同時に活用する自己評価手法を提案する。
本手法は,CUB200-2011,Stanford Dog,FGVC Aircraft のデータセットに対して,最新の結果が得られることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-21T07:41:27Z) - Resolving label uncertainty with implicit posterior models [71.62113762278963]
本稿では,データサンプルのコレクション間でラベルを共同で推論する手法を提案する。
異なる予測子を後部とする生成モデルの存在を暗黙的に仮定することにより、弱い信念の下での学習を可能にする訓練目標を導出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-28T18:09:44Z) - Binary Classification from Multiple Unlabeled Datasets via Surrogate Set
Classification [94.55805516167369]
我々は m 個の U 集合を $mge2$ で二進分類する新しい手法を提案する。
我々のキーとなる考え方は、サロゲート集合分類(SSC)と呼ばれる補助的分類タスクを考えることである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-01T07:36:38Z) - Out-distribution aware Self-training in an Open World Setting [62.19882458285749]
オープンワールド環境ではラベルのないデータを活用して予測性能をさらに向上します。
注意深いサンプル選択戦略を含む,自己学習を意識したアウト・ディストリビューションを導入する。
当社の分類器は、設計外分布を意識しており、タスク関連の入力と無関係な入力を区別できます。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-21T12:25:04Z) - Towards Cross-Granularity Few-Shot Learning: Coarse-to-Fine
Pseudo-Labeling with Visual-Semantic Meta-Embedding [13.063136901934865]
少ないショットラーニングは、テスト時に少数のサンプルしか持たない、新しいカテゴリに迅速に適応することを目的としている。
本稿では,より困難なシナリオ,すなわちクロスグラニュラリティ・グラニュラリティ・グラニュラティヴ・グラニュラティヴ・グラニュラティヴ・グラニュラティヴ・グラニュラティヴ・グラニュラティヴ・グラニュラティヴ・グラニュラティヴ・グラニュラティヴ・グラニュラティヴ・グラニュラティヴ・グラニュラティヴ・グラニュラティヴ・グラニュラティヴ・グラニュラティヴ・グラニュラティヴ・グラニュラティヴ・グラニュラ
画像埋め込みの類似性に応じて,各粗いクラスを擬似微細クラスにグリーディクラスタリングすることで,詳細なデータ分布を近似する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-11T03:44:21Z) - Uncertainty-aware Self-training for Text Classification with Few Labels [54.13279574908808]
本研究は,アノテーションのボトルネックを軽減するための半教師あり学習手法の1つとして,自己学習について研究する。
本稿では,基礎となるニューラルネットワークの不確実性推定を取り入れて,自己学習を改善する手法を提案する。
本手法では,クラス毎に20～30個のラベル付きサンプルをトレーニングに利用し,完全教師付き事前学習言語モデルの3%以内で検証を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-27T08:13:58Z) - Statistical and Algorithmic Insights for Semi-supervised Learning with
Self-training [30.866440916522826]
自己学習は、半教師あり学習における古典的なアプローチである。
自己学習の繰り返しは、たとえ最適でない固定点に留まったとしても、モデル精度を良好に向上することを示す。
次に、自己学習に基づく半スーパービジョンと、異種データによる学習のより一般的な問題との関連性を確立する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-19T08:09:07Z) - Automatically Discovering and Learning New Visual Categories with
Ranking Statistics [145.89790963544314]
我々は,他のクラスをラベル付けした画像コレクションにおいて,新しいクラスを発見する問題に対処する。
汎用クラスタリングモデルを学び、後者を用いて、非競合データ中の新しいクラスを識別する。
我々は,標準分類ベンチマークに対するアプローチと,新しいカテゴリー発見法の性能を,有意なマージンで評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-13T18:53:32Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。