論文の概要: Adaptive Negative Evidential Deep Learning for Open-set Semi-supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12091v4
• Date: Sun, 14 Apr 2024 13:03:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-17 00:26:56.173055
• Title: Adaptive Negative Evidential Deep Learning for Open-set Semi-supervised Learning
• Title（参考訳）: オープンセット半教師あり学習のための適応的負の証拠深層学習
• Authors: Yang Yu, Danruo Deng, Furui Liu, Yueming Jin, Qi Dou, Guangyong Chen, Pheng-Ann Heng,
• Abstract要約: オープンセット半教師付き学習(Open-set SSL)は、ラベル付きデータ(inliers)で観測されない新しいカテゴリ(outliers)を含むラベル付きデータとテストデータを含む、より実践的なシナリオである。 本研究では,様々な不確かさを定量化するための外乱検出器として顕在的深層学習(EDL)を導入し,自己学習と推論のための異なる不確実性指標を設計する。 Inlierとoutlierの両方を含むラベルなしデータセットに適合するように、新しい適応的負の最適化戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.81438976273866
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Semi-supervised learning (SSL) methods assume that labeled data, unlabeled data and test data are from the same distribution. Open-set semi-supervised learning (Open-set SSL) considers a more practical scenario, where unlabeled data and test data contain new categories (outliers) not observed in labeled data (inliers). Most previous works focused on outlier detection via binary classifiers, which suffer from insufficient scalability and inability to distinguish different types of uncertainty. In this paper, we propose a novel framework, Adaptive Negative Evidential Deep Learning (ANEDL) to tackle these limitations. Concretely, we first introduce evidential deep learning (EDL) as an outlier detector to quantify different types of uncertainty, and design different uncertainty metrics for self-training and inference. Furthermore, we propose a novel adaptive negative optimization strategy, making EDL more tailored to the unlabeled dataset containing both inliers and outliers. As demonstrated empirically, our proposed method outperforms existing state-of-the-art methods across four datasets.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き学習(SSL)法は、ラベル付きデータ、ラベルなしデータ、テストデータが同じ分布から来ていると仮定する。 オープンセット半教師付き学習(Open-set SSL)は、ラベル付きデータ(inliers)で観測されない新しいカテゴリ(outliers)を含むラベル付きデータとテストデータを含む、より実践的なシナリオである。 これまでのほとんどの研究は、スケーラビリティが不十分で、異なるタイプの不確実性を区別できないバイナリ分類器による外部検出に重点を置いていた。 本稿では,これらの制約に対処するための新しいフレームワークである適応負の証拠深層学習(ANEDL)を提案する。 具体的には,まず,不確実性の種類を定量化し,自己学習と推論のための異なる不確実性指標を設計するために,外乱検出器として顕在的深層学習(EDL)を導入する。 さらに,新しい適応的負の最適化手法を提案し,不整合と外れ値の両方を含むラベル付きデータセットに適合するようにした。 実証実験により,提案手法は4つのデータセットにまたがる既存の最先端手法よりも優れていた。

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