論文の概要: Semi-Supervised Learning in the Few-Shot Zero-Shot Scenario
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14119v1
- Date: Sun, 27 Aug 2023 14:25:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-29 16:44:40.464385
- Title: Semi-Supervised Learning in the Few-Shot Zero-Shot Scenario
- Title（参考訳）: 最小ショットゼロショットシナリオにおける半教師付き学習
- Authors: Noam Fluss, Guy Hacohen, Daphna Weinshall
- Abstract要約: Semi-Supervised Learning (SSL)はラベル付きデータとラベルなしデータの両方を活用して、モデルのパフォーマンスを向上させる。
我々は、追加のエントロピー損失を組み込むことで、FlexMatchのような既存のSSLメソッドを拡張します。
我々は、最先端のSSL、オープンセットのSSL、オープンワールドのSSLメソッドよりも大幅に改善されていることを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.916971861796384
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Semi-Supervised Learning (SSL) leverages both labeled and unlabeled data to
improve model performance. Traditional SSL methods assume that labeled and
unlabeled data share the same label space. However, in real-world applications,
especially when the labeled training set is small, there may be classes that
are missing from the labeled set. Existing frameworks aim to either reject all
unseen classes (open-set SSL) or to discover unseen classes by partitioning an
unlabeled set during training (open-world SSL). In our work, we construct a
classifier for points from both seen and unseen classes. Our approach is based
on extending an existing SSL method, such as FlexMatch, by incorporating an
additional entropy loss. This enhancement allows our method to improve the
performance of any existing SSL method in the classification of both seen and
unseen classes. We demonstrate large improvement gains over state-of-the-art
SSL, open-set SSL, and open-world SSL methods, on two benchmark image
classification data sets, CIFAR-100 and STL-10. The gains are most pronounced
when the labeled data is severely limited (1-25 labeled examples per class).
- Abstract（参考訳）: Semi-Supervised Learning (SSL)はラベル付きデータとラベルなしデータの両方を活用して、モデルのパフォーマンスを向上させる。
従来のSSLメソッドでは、ラベル付きとラベルなしのデータは同じラベル空間を共有している。
しかしながら、現実世界のアプリケーションでは、特にラベル付きトレーニングセットが小さい場合には、ラベル付きセットから欠落しているクラスがある可能性がある。
既存のフレームワークは、未確認のクラス(Open-set SSL)をすべて拒否するか、トレーニング中に未ラベルのセット(open-world SSL)をパーティショニングすることで未確認のクラスを発見することを目指している。
本研究では,目に見えるクラスと見当たらないクラスからのポイントの分類器を構築した。
我々のアプローチは、追加のエントロピー損失を組み込むことで、FlexMatchのような既存のSSLメソッドを拡張することに基づいている。
この拡張により、既存のsslメソッドのパフォーマンスが向上し、目に見えるクラスと見当たらないクラスの両方を分類できる。
CIFAR-100とSTL-10の2つのベンチマーク画像分類データセット上で、最先端のSSL、オープンセットのSSL、オープンワールドのSSLメソッドに対する大幅な改善効果を示す。
ラベル付きデータは厳しい制限を受けると最も発音される(クラス毎に1～25のラベル付き例)。
関連論文リスト
- OwMatch: Conditional Self-Labeling with Consistency for Open-World Semi-Supervised Learning [4.462726364160216]
半教師付き学習(SSL)は、注釈のないデータの可能性を活用するための堅牢なフレームワークを提供する。
オープンワールドSSL(OwSSL)の出現は、ラベルのないデータが目に見えないクラスのサンプルを包含する、より実践的な課題をもたらす。
我々は,条件付き自己ラベルとオープンワールド階層しきい値を組み合わせたOwMatchという効果的なフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-04T06:07:43Z) - Semi-Supervised Sparse Gaussian Classification: Provable Benefits of Unlabeled Data [6.812609988733991]
高次元ガウス分類のためのSSLについて検討する。
正確な特徴選択のための情報理論の下限を解析する。
理論的解析を補完するシミュレーションを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-05T08:21:05Z) - Generalized Semi-Supervised Learning via Self-Supervised Feature Adaptation [87.17768598044427]
従来の半教師付き学習は、ラベル付きデータとラベルなしデータの特徴分布が一貫したものであると仮定する。
本稿では,ラベル付きおよびラベルなしデータの分散によるSSL性能向上のための汎用フレームワークであるセルフ・スーパービジョン・フィーチャー・アダプテーション(SSFA)を提案する。
提案するSSFAは擬似ラベルベースのSSL学習者に適用可能であり,ラベル付き,ラベルなし,さらには目に見えない分布における性能を著しく向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-31T03:13:45Z) - Robust Semi-Supervised Learning for Self-learning Open-World Classes [5.714673612282175]
実世界のアプリケーションでは、ラベル付きデータは常にラベル付き集合に存在しないクラスを含んでいる。
本稿では,自己学習型オープンワールドクラス(SSOC)のためのオープンワールドSSL手法を提案する。
SSOCは、複数の人気のある分類ベンチマークで最先端のベースラインを上回っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-15T09:27:46Z) - InstanT: Semi-supervised Learning with Instance-dependent Thresholds [75.91684890150283]
本稿では,既存手法と比較して高い自由度を有するインスタンス依存しきい値の研究を提案する。
インスタンスレベルのあいまいさと擬似ラベルのインスタンス依存エラー率を利用して、すべての未ラベルインスタンスに対して新しいインスタンス依存しきい値関数を考案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-29T05:31:43Z) - Improving Open-Set Semi-Supervised Learning with Self-Supervision [13.944469874692459]
オープンセット半教師あり学習(OSSL)は、半教師あり学習における実践的なシナリオを具現化する。
我々は,自己スーパービジョンを通じて,ラベルのないすべてのデータから学習を容易にするOSSLフレームワークを提案する。
提案手法は, 評価されたベンチマーク問題の多くに対して, 最先端の結果をもたらす。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-24T16:46:37Z) - Towards Realistic Semi-Supervised Learning [73.59557447798134]
オープンワールド環境でSSLに取り組み、未知のクラスと未知のクラスを同時に分類する新しい手法を提案する。
我々のアプローチは、既存の最先端の7つのデータセットよりも大幅に優れています。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-05T19:04:43Z) - OpenLDN: Learning to Discover Novel Classes for Open-World
Semi-Supervised Learning [110.40285771431687]
半教師付き学習(SSL)は、教師付き学習のアノテーションボトルネックに対処する主要なアプローチの1つである。
最近のSSLメソッドは、ラベルなしデータの大規模なリポジトリを有効活用して、ラベル付きデータの小さなセットに依存しながら、パフォーマンスを向上させることができる。
この研究は、ペアワイズ類似度損失を利用して新しいクラスを発見するOpenLDNを導入している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-05T18:51:05Z) - Class-Aware Contrastive Semi-Supervised Learning [51.205844705156046]
本研究では,擬似ラベル品質を向上し,実環境におけるモデルの堅牢性を高めるため,CCSSL(Class-Aware Contrastive Semi-Supervised Learning)と呼ばれる一般的な手法を提案する。
提案するCCSSLは,標準データセットCIFAR100とSTL10の最先端SSLメソッドに対して,大幅な性能向上を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-04T12:18:23Z) - Self-supervised Learning is More Robust to Dataset Imbalance [65.84339596595383]
データセット不均衡下での自己教師型学習について検討する。
既製の自己教師型表現は、教師型表現よりもクラス不均衡に対してすでに堅牢である。
我々は、不均衡なデータセット上でSSL表現品質を一貫して改善する、再重み付け正規化手法を考案した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-11T06:29:56Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。