論文の概要: SoftMatch: Addressing the Quantity-Quality Trade-off in Semi-supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10921v1
• Date: Thu, 26 Jan 2023 03:53:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-27 14:29:09.000683
• Title: SoftMatch: Addressing the Quantity-Quality Trade-off in Semi-supervised Learning
• Title（参考訳）: SoftMatch: セミ教師付き学習における量-品質トレードオフへの対処
• Authors: Hao Chen, Ran Tao, Yue Fan, Yidong Wang, Jindong Wang, Bernt Schiele, Xing Xie, Bhiksha Raj, Marios Savvides
• Abstract要約: 本稿では, サンプル重み付けを統一した定式化により, 一般的な擬似ラベル法を再検討する。 トレーニング中の擬似ラベルの量と質を両立させることでトレードオフを克服するSoftMatchを提案する。 実験では、画像、テキスト、不均衡な分類など、さまざまなベンチマークで大幅に改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 101.86916775218403
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The critical challenge of Semi-Supervised Learning (SSL) is how to effectively leverage the limited labeled data and massive unlabeled data to improve the model's generalization performance. In this paper, we first revisit the popular pseudo-labeling methods via a unified sample weighting formulation and demonstrate the inherent quantity-quality trade-off problem of pseudo-labeling with thresholding, which may prohibit learning. To this end, we propose SoftMatch to overcome the trade-off by maintaining both high quantity and high quality of pseudo-labels during training, effectively exploiting the unlabeled data. We derive a truncated Gaussian function to weight samples based on their confidence, which can be viewed as a soft version of the confidence threshold. We further enhance the utilization of weakly-learned classes by proposing a uniform alignment approach. In experiments, SoftMatch shows substantial improvements across a wide variety of benchmarks, including image, text, and imbalanced classification.
• Abstract（参考訳）: Semi-Supervised Learning (SSL) の重要な課題は、制限付きラベル付きデータと大量のラベルなしデータを効果的に活用して、モデルの一般化性能を改善することである。 本稿では,まずサンプル重み付けの統一化による擬似ラベル法を再検討し,学習を禁止しうる閾値付き擬似ラベルの質の高いトレードオフ問題を示す。 そこで本稿では,学習中の擬似ラベルの高量化と高品質化を両立させることで,トレードオフを克服するSoftMatchを提案する。 その信頼度に基づいて, 切断されたガウス関数から試料を重み付けし, 信頼しきい値のソフトバージョンと見なすことができる。 さらに,一様アライメントアプローチを提案することにより,弱学習クラスの利用をさらに高める。 実験では、softmatchは画像、テキスト、不均衡分類など、さまざまなベンチマークで大幅に改善されている。

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