論文の概要: Pruning the Unlabeled Data to Improve Semi-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14058v1
• Date: Sun, 27 Aug 2023 09:45:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-29 17:17:06.000913
• Title: Pruning the Unlabeled Data to Improve Semi-Supervised Learning
• Title（参考訳）: 半教師付き学習を改善するためのラベルなしデータの抽出
• Authors: Guy Hacohen, Daphna Weinshall
• Abstract要約: PruneSSLは、オリジナルのラベルなしデータセットからサンプルを選択的に削除し、分離性を高める技術である。 PruneSSLは学習者の利用可能なトレーニングデータの量を減らすが、様々な競合するSSLアルゴリズムの性能を大幅に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.62242617965356
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the domain of semi-supervised learning (SSL), the conventional approach involves training a learner with a limited amount of labeled data alongside a substantial volume of unlabeled data, both drawn from the same underlying distribution. However, for deep learning models, this standard practice may not yield optimal results. In this research, we propose an alternative perspective, suggesting that distributions that are more readily separable could offer superior benefits to the learner as compared to the original distribution. To achieve this, we present PruneSSL, a practical technique for selectively removing examples from the original unlabeled dataset to enhance its separability. We present an empirical study, showing that although PruneSSL reduces the quantity of available training data for the learner, it significantly improves the performance of various competitive SSL algorithms, thereby achieving state-of-the-art results across several image classification tasks.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き学習(SSL)の分野では、従来の手法では、同じ基礎となる分布から引き出された大量のラベル付きデータとともに、限られた量のラベル付きデータで学習者を訓練する。 しかし、ディープラーニングモデルでは、この標準プラクティスは最適な結果をもたらすことができない。 本研究では,より容易に分離できる分布が,学習者にとって本来の分布よりも優れた利益をもたらすことを示唆する別の視点を提案する。 これを実現するために,従来の未ラベルデータセットからサンプルを選択的に削除し,分離性を高める実践的手法であるPruneSSLを提案する。 本稿では,prunesslが学習者の利用可能なトレーニングデータ量を削減するが,様々な競合sslアルゴリズムの性能を大幅に向上させ,複数の画像分類タスクにおいて最先端の結果が得られることを示す。

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