論文の概要: Gated Self-supervised Learning For Improving Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05865v1
• Date: Sat, 14 Jan 2023 09:32:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-18 18:24:22.775755
• Title: Gated Self-supervised Learning For Improving Supervised Learning
• Title（参考訳）: 指導型自己教師型学習と指導型学習
• Authors: Erland Hilman Fuadi, Aristo Renaldo Ruslim, Putu Wahyu Kusuma Wardhana, Novanto Yudistira
• Abstract要約: 本稿では,複数の局所化可能な拡張法とゲーティング手法を組み合わせることで,画像分類のための自己教師型学習手法を提案する。 我々のアプローチでは、回転に加え、フリップとシャッフルのチャネル拡張を使用し、モデルがデータからリッチな特徴を学習することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.784933900656067
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In past research on self-supervised learning for image classification, the use of rotation as an augmentation has been common. However, relying solely on rotation as a self-supervised transformation can limit the ability of the model to learn rich features from the data. In this paper, we propose a novel approach to self-supervised learning for image classification using several localizable augmentations with the combination of the gating method. Our approach uses flip and shuffle channel augmentations in addition to the rotation, allowing the model to learn rich features from the data. Furthermore, the gated mixture network is used to weigh the effects of each self-supervised learning on the loss function, allowing the model to focus on the most relevant transformations for classification.
• Abstract（参考訳）: 画像分類のための自己教師型学習に関する研究では, 回転を拡張として用いることが一般的であった。 しかし、自己教師付き変換としてローテーションのみに依存することは、モデルがデータからリッチな特徴を学ぶ能力を制限する可能性がある。 本稿では,ゲーティング法と組み合わせた複数の局所化拡張を用いた画像分類のための自己教師付き学習手法を提案する。 我々のアプローチでは、回転に加え、フリップとシャッフルのチャネル拡張を使用し、モデルがデータからリッチな特徴を学習することができる。 さらに、ゲート混合ネットワークは、各自己教師付き学習が損失関数に与える影響を測定するために使用され、モデルが分類の最も関連する変換に焦点を合わせることができる。

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