論文の概要: Linking generative semi-supervised learning and generative open-set recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11702v2
• Date: Mon, 5 Jun 2023 15:11:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 02:17:41.505889
• Title: Linking generative semi-supervised learning and generative open-set recognition
• Title（参考訳）: 生成的半教師付き学習と生成的オープンセット認識のリンク
• Authors: Emile Reyn Engelbrecht, Johan du Preez
• Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Network)における半教師付き学習(SSL)とオープンセット認識(OSR)の関係について検討する。 以上の結果から,SSL-OSRタスクを最適化したマージンGANが,SSL-OSRタスクの新たな標準を設定したことが示唆された。 OSRは、他のOSR実験において、逆相反点(ARP)-GANは、まだわずかに性能が劣るマージンGANを最適化した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study investigates the relationship between semi-supervised learning (SSL) and open-set recognition (OSR) in the context of generative adversarial networks (GANs). Although no previous study has formally linked SSL and OSR, their respective methods share striking similarities. Specifically, SSL-GANs and OSR-GANs require their generators to produce samples in the complementary space. Subsequently, by regularising networks with generated samples, both SSL and OSR classifiers generalize the open space. To demonstrate the connection between SSL and OSR, we theoretically and experimentally compare state-of-the-art SSL-GAN methods with state-of-the-art OSR-GAN methods. Our results indicate that the SSL optimised margin-GANs, which have a stronger foundation in literature, set the new standard for the combined SSL-OSR task and achieves new state-of-other art results in certain general OSR experiments. However, the OSR optimised adversarial reciprocal point (ARP)-GANs still slightly out-performed margin-GANs at other OSR experiments. This result indicates unique insights for the combined optimisation task of SSL-OSR.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,GANにおける半教師付き学習(SSL)とオープンセット認識(OSR)の関係について検討した。 SSLとOSRを公式にリンクした以前の研究はないが、それぞれの手法は大きな類似点を共有している。 具体的には、SSL-GANとOSR-GANは、相補的な空間でサンプルを生成するためにジェネレータを必要とする。 その後、生成されたサンプルでネットワークを正規化することで、sslとosrの分類器がオープンスペースを一般化する。 SSL-GAN法とOSR-GAN法を理論的,実験的に比較した。 文献の基盤が強いSSL-GANは,SSL-OSRタスクの新たな標準を設定し,特定の一般OSR実験において新たな最先端技術を実現する。 しかし、osrは、他のosr実験において、逆向点 (arp)-gans を最適化した。 この結果はSSL-OSRの最適化タスクの組み合わせに対するユニークな洞察を示している。

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