論文の概要: Learning From Positive and Unlabeled Data Using Observer-GAN
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.12477v1
- Date: Fri, 26 Aug 2022 07:35:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-29 12:59:44.756487
- Title: Learning From Positive and Unlabeled Data Using Observer-GAN
- Title（参考訳）: Observer-GAN を用いた正・未ラベルデータからの学習
- Authors: Omar Zamzam, Haleh Akrami, Richard Leahy
- Abstract要約: 正・未ラベルデータ(A.K.A. PU学習)から学習することの問題は、二項分類(正・負)において研究されている。
GAN(Generative Adversarial Networks)は、教師あり学習が分類タスクにおいて最先端の精度を持つという利点を生かして、教師あり設定に問題を還元するために使用されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The problem of learning from positive and unlabeled data (A.K.A. PU learning)
has been studied in a binary (i.e., positive versus negative) classification
setting, where the input data consist of (1) observations from the positive
class and their corresponding labels, (2) unlabeled observations from both
positive and negative classes. Generative Adversarial Networks (GANs) have been
used to reduce the problem to the supervised setting with the advantage that
supervised learning has state-of-the-art accuracy in classification tasks. In
order to generate \textit{pseudo}-negative observations, GANs are trained on
positive and unlabeled observations with a modified loss. Using both positive
and \textit{pseudo}-negative observations leads to a supervised learning
setting. The generation of pseudo-negative observations that are realistic
enough to replace missing negative class samples is a bottleneck for current
GAN-based algorithms. By including an additional classifier into the GAN
architecture, we provide a novel GAN-based approach. In our suggested method,
the GAN discriminator instructs the generator only to produce samples that fall
into the unlabeled data distribution, while a second classifier (observer)
network monitors the GAN training to: (i) prevent the generated samples from
falling into the positive distribution; and (ii) learn the features that are
the key distinction between the positive and negative observations. Experiments
on four image datasets demonstrate that our trained observer network performs
better than existing techniques in discriminating between real unseen positive
and negative samples.
- Abstract（参考訳）: 正および無ラベルデータ(すなわちpu学習)からの学習の問題は、(1)正のクラスとその対応するラベルからの観察、(2)正のクラスと負のクラスからの無ラベルの観察からなる二項(すなわち正のクラスと負のクラス)の分類設定において研究されている。
GAN(Generative Adversarial Networks)は、教師あり学習が分類タスクにおいて最先端の精度を持つという利点により、教師あり設定に問題を還元するために使用されている。
textit{pseudo}-負の観測を生成するために、GANは修正された損失を伴う正および未ラベルの観測に基づいて訓練される。
正の観測と正の観測の両方を用いると、教師付き学習環境に繋がる。
負のクラスサンプルの欠如を置き換えるのに十分な現実的な擬陰性観測の生成は、現在のGANベースのアルゴリズムのボトルネックである。
GANアーキテクチャに新たな分類器を加えることで、新しいGANベースのアプローチを提供する。
提案手法では、GAN識別器は、未ラベルデータ分布に該当するサンプルのみを生成するようにジェネレータに指示する一方、第2の分類器(オブザーバ)ネットワークは、GANのトレーニングをモニターする。
(i)生成した試料が正の分布に落ちないようにする。
(二)正の観測と負の観測とを区別した特徴を学習すること。
4つの画像データセットの実験により、我々のトレーニングされたオブザーバネットワークは、実際の見つからない正と負のサンプルを識別する既存の技術よりも優れた性能を示した。
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