論文の概要: A Hybrid of Generative and Discriminative Models Based on the Gaussian-coupled Softmax Layer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05912v1
• Date: Wed, 10 May 2023 05:48:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-11 14:18:27.119730
• Title: A Hybrid of Generative and Discriminative Models Based on the Gaussian-coupled Softmax Layer
• Title（参考訳）: gaussian-coupled softmax層に基づく生成モデルと識別モデルのハイブリッド
• Authors: Hideaki Hayashi
• Abstract要約: 本稿では,1つのニューラルネットワークにおける識別モデルと生成モデルのハイブリッドを学習する手法を提案する。 提案手法を半教師付き学習と信頼性校正に適用できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.33024001730262
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Generative models have advantageous characteristics for classification tasks such as the availability of unsupervised data and calibrated confidence, whereas discriminative models have advantages in terms of the simplicity of their model structures and learning algorithms and their ability to outperform their generative counterparts. In this paper, we propose a method to train a hybrid of discriminative and generative models in a single neural network (NN), which exhibits the characteristics of both models. The key idea is the Gaussian-coupled softmax layer, which is a fully connected layer with a softmax activation function coupled with Gaussian distributions. This layer can be embedded into an NN-based classifier and allows the classifier to estimate both the class posterior distribution and the class-conditional data distribution. We demonstrate that the proposed hybrid model can be applied to semi-supervised learning and confidence calibration.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルは、教師なしデータや校正された信頼度などの分類タスクに有利な特性を持つが、判別モデルは、モデル構造と学習アルゴリズムの単純さと、生成型データよりも優れる能力という観点で有利である。 本稿では,2つのモデルの特徴を示す1つのニューラルネットワーク(NN)において,識別モデルと生成モデルのハイブリッドを訓練する方法を提案する。 鍵となるアイデアはガウス結合ソフトマックス層であり、ガウス分布と結合したソフトマックス活性化関数を持つ完全連結層である。 この層をNNベースの分類器に埋め込むことができ、クラス後部分布とクラス条件データ分布の両方を推定することができる。 提案するハイブリッドモデルは,半教師付き学習と信頼度校正に適用可能であることを実証する。

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