論文の概要: MutexMatch: Semi-supervised Learning with Mutex-based Consistency Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14316v1
• Date: Sun, 27 Mar 2022 14:28:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-29 13:36:37.174189
• Title: MutexMatch: Semi-supervised Learning with Mutex-based Consistency Regularization
• Title（参考訳）: mutexmatch: mutexベースの一貫性規則化による半教師付き学習
• Authors: Yue Duan, Zhen Zhao, Lei Qi, Lei Wang, Luping Zhou, Yinghuan Shi, Yang Gao
• Abstract要約: ミューテックスをベースとした整合性正規化(Mutex)を提案し,信頼性の低いサンプルを新しい方法で活用する。 MutexMatchは、CIFAR-10、CIFAR-100、SVHN、STL-10、mini-ImageNetなど、複数のベンチマークデータセットで優れたパフォーマンスを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.019086181632005
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The core issue in semi-supervised learning (SSL) lies in how to effectively leverage unlabeled data, whereas most existing methods tend to put a great emphasis on the utilization of high-confidence samples yet seldom fully explore the usage of low-confidence samples. In this paper, we aim to utilize low-confidence samples in a novel way with our proposed mutex-based consistency regularization, namely MutexMatch. Specifically, the high-confidence samples are required to exactly predict "what it is" by conventional True-Positive Classifier, while the low-confidence samples are employed to achieve a simpler goal -- to predict with ease "what it is not" by True-Negative Classifier. In this sense, we not only mitigate the pseudo-labeling errors but also make full use of the low-confidence unlabeled data by consistency of dissimilarity degree. MutexMatch achieves superior performance on multiple benchmark datasets, i.e., CIFAR-10, CIFAR-100, SVHN, STL-10, and mini-ImageNet. More importantly, our method further shows superiority when the amount of labeled data is scarce, e.g., 92.23% accuracy with only 20 labeled data on CIFAR-10. Code has been released at https://github.com/NJUyued/MutexMatch4SSL.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き学習(ssl)の核となる問題は、ラベルのないデータを効果的に活用する方法にあるが、既存の方法の多くは、信頼性の高いサンプルの利用に重点を置いている傾向がある。 本稿では,提案するmutexベースの一貫性規則化であるmutexmatchを用いて,低信頼サンプルを新しい方法で活用することを目的とする。 具体的には、信頼度の高いサンプルは、従来のTrue-Positive Classifierによって「何であるか」を正確に予測し、低信頼度サンプルは、True-Negative Classifierによって「何でないのか」を簡単に予測するために、より単純なゴールを達成するために使用される。 この意味で、擬似ラベル誤りを緩和するだけでなく、異種度の整合性によって低信頼なラベル付きデータをフル活用する。 MutexMatchは、CIFAR-10、CIFAR-100、SVHN、STL-10、mini-ImageNetなど、複数のベンチマークデータセットで優れたパフォーマンスを実現する。 さらに,CIFAR-10のラベル付きデータに対して,92.23%の精度でラベル付きデータの量が不足している場合に,さらに優位性を示す。 コードはhttps://github.com/NJUyued/MutexMatch4SSLでリリースされた。

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