論文の概要: Confident Sinkhorn Allocation for Pseudo-Labeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05880v5
• Date: Tue, 5 Mar 2024 07:18:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 04:30:36.281244
• Title: Confident Sinkhorn Allocation for Pseudo-Labeling
• Title（参考訳）: Pseudo-Labeling の信頼性
• Authors: Vu Nguyen and Hisham Husain and Sachin Farfade and Anton van den Hengel
• Abstract要約: 半教師付き学習は、ラベル付きデータへの機械学習の依存を減らす重要なツールである。 本稿では,疑似ラベル作成における不確実性の役割を理論的に研究し,CSA(Confident Sinkhorn Allocation)を提案する。 CSAは、信頼度の高いサンプルのみへの最適な輸送を通して、最高の擬似ラベル割り当てを特定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.883130133661304
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Semi-supervised learning is a critical tool in reducing machine learning's dependence on labeled data. It has been successfully applied to structured data, such as images and natural language, by exploiting the inherent spatial and semantic structure therein with pretrained models or data augmentation. These methods are not applicable, however, when the data does not have the appropriate structure, or invariances. Due to their simplicity, pseudo-labeling (PL) methods can be widely used without any domain assumptions. However, the greedy mechanism in PL is sensitive to a threshold and can perform poorly if wrong assignments are made due to overconfidence. This paper studies theoretically the role of uncertainty to pseudo-labeling and proposes Confident Sinkhorn Allocation (CSA), which identifies the best pseudo-label allocation via optimal transport to only samples with high confidence scores. CSA outperforms the current state-of-the-art in this practically important area of semi-supervised learning. Additionally, we propose to use the Integral Probability Metrics to extend and improve the existing PACBayes bound which relies on the Kullback-Leibler (KL) divergence, for ensemble models. Our code is publicly available at https://github.com/amzn/confident-sinkhorn-allocation.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き学習は、ラベル付きデータへの機械学習の依存を減らす重要なツールである。 画像や自然言語などの構造化データに対して、事前訓練されたモデルやデータ拡張による空間的・意味的構造の利用によって、うまく適用されてきた。 しかし、データに適切な構造や不変性がない場合には、これらの手法は適用できない。 その単純さのため、擬似ラベル法(PL)メソッドはドメインの仮定なしに広く利用することができる。 しかし、plの欲望のメカニズムは閾値に敏感であり、過信によって間違った割り当てがなされた場合、うまくいかない。 本稿では,疑似ラベルリングにおける不確実性の役割を理論的に検討し,信頼度の高いサンプルのみへの最適移動を通じて最適な疑似ラベル割り当てを同定するssummit sinkhorn allocation (csa)を提案する。 CSAは、半教師付き学習のこの事実上重要な領域において、現在の最先端技術よりも優れています。 さらに,KL(Kulback-Leibler)の発散に依存する既存のPACBayes境界をアンサンブルモデルに拡張・改善するために,積分確率測定を用いることを提案する。 私たちのコードはhttps://github.com/amzn/confident-sinkhorn-allocationで公開されています。

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