論文の概要: DoubleMatch: Improving Semi-Supervised Learning with Self-Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05575v1
• Date: Wed, 11 May 2022 15:43:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-12 21:17:10.467198
• Title: DoubleMatch: Improving Semi-Supervised Learning with Self-Supervision
• Title（参考訳）: doublematch: セルフスーパービジョンによる半教師付き学習の改善
• Authors: Erik Wallin, Lennart Svensson, Fredrik Kahl, Lars Hammarstrand
• Abstract要約: 半教師付き学習(SSL)はますます人気が高まっている。 擬似ラベル手法と自己教師付き損失を組み合わせた新しいSSLアルゴリズムであるDoubleMatchを提案する。 本手法は,既存のSSL手法と比較してトレーニング時間を短縮しつつ,複数のベンチマークデータセット上で最先端の精度を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.757456364034798
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Following the success of supervised learning, semi-supervised learning (SSL) is now becoming increasingly popular. SSL is a family of methods, which in addition to a labeled training set, also use a sizable collection of unlabeled data for fitting a model. Most of the recent successful SSL methods are based on pseudo-labeling approaches: letting confident model predictions act as training labels. While these methods have shown impressive results on many benchmark datasets, a drawback of this approach is that not all unlabeled data are used during training. We propose a new SSL algorithm, DoubleMatch, which combines the pseudo-labeling technique with a self-supervised loss, enabling the model to utilize all unlabeled data in the training process. We show that this method achieves state-of-the-art accuracies on multiple benchmark datasets while also reducing training times compared to existing SSL methods. Code is available at https://github.com/walline/doublematch.
• Abstract（参考訳）: 教師付き学習の成功を受けて、半教師付き学習(SSL)がますます人気が高まっている。 SSLは、ラベル付きトレーニングセットに加えて、未ラベルデータの巨大なコレクションを使用してモデルを適合させる一連のメソッドである。 最近成功したsslメソッドのほとんどは、疑似ラベル法に基づいている: 自信のあるモデル予測がトレーニングラベルとして機能する。 これらの手法は多くのベンチマークデータセットで印象的な結果を示しているが、このアプローチの欠点は、ラベルのないデータがトレーニング中に使用されるわけではないことである。 本論文では,疑似ラベル法と自己教師付き損失を組み合わせた新しいsslアルゴリズムであるdoublematchを提案する。 本手法は,既存のSSL手法と比較してトレーニング時間を短縮しつつ,複数のベンチマークデータセット上で最先端の精度を実現する。 コードはhttps://github.com/walline/doublematch.comで入手できる。

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