論文の概要: Semi-Supervised Learning in the Few-Shot Zero-Shot Scenario
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14119v2
- Date: Wed, 15 Nov 2023 16:15:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-16 19:45:31.499678
- 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利用して、モデルのパフォーマンスを向上させるフレームワークである。
既存のSSLメソッドを拡張し、特定のクラスが欠落している状況に対処するための一般的なアプローチを提案する。
実験の結果,最先端のSSL,オープンセットのSSL,オープンワールドのSSLメソッドと比較して,精度が大幅に向上した。
- 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) is a framework that utilizes both labeled and
unlabeled data to enhance model performance. Conventional SSL methods operate
under the assumption that labeled and unlabeled data share the same label
space. However, in practical real-world scenarios, especially when the labeled
training dataset is limited in size, some classes may be totally absent from
the labeled set. To address this broader context, we propose a general approach
to augment existing SSL methods, enabling them to effectively handle situations
where certain classes are missing. This is achieved by introducing an
additional term into their objective function, which penalizes the
KL-divergence between the probability vectors of the true class frequencies and
the inferred class frequencies. Our experimental results reveal significant
improvements in accuracy when compared to state-of-the-art SSL, open-set SSL,
and open-world SSL methods. We conducted these experiments on two benchmark
image classification datasets, CIFAR-100 and STL-10, with the most remarkable
improvements observed when the labeled data is severely limited, with only a
few 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利用してモデルパフォーマンスを向上させるフレームワークである。
従来のSSLメソッドは、ラベル付きデータとラベルなしデータが同じラベル空間を共有するという仮定の下で動作する。
しかし、現実のシナリオでは、特にラベル付きトレーニングデータセットがサイズに制限されている場合、ラベル付きデータセットから完全に欠落するクラスもある。
この広いコンテキストに対処するため、既存のSSLメソッドを拡張するための一般的なアプローチを提案し、特定のクラスが欠落している状況に効果的に対処できるようにします。
これは、真のクラス周波数の確率ベクトルと推論されたクラス周波数の間のKL偏差をペナリゼーションする目的関数に追加用語を導入することで達成される。
実験の結果,最先端のSSL,オープンセットのSSL,オープンワールドのSSLメソッドと比較して,精度が大幅に向上した。
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を用いてこれらの実験を行った。
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