論文の概要: OTMatch: Improving Semi-Supervised Learning with Optimal Transport

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17455v2
• Date: Thu, 30 May 2024 05:53:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 23:42:43.688515
• Title: OTMatch: Improving Semi-Supervised Learning with Optimal Transport
• Title（参考訳）: OTMatch: 最適輸送による半教師付き学習の改善
• Authors: Zhiquan Tan, Kaipeng Zheng, Weiran Huang,
• Abstract要約: 我々はOTMatchと呼ばれる新しい手法を提案する。OTMatchはクラス間の意味的関係を利用して、最適輸送損失関数を用いて分布を一致させる。 実験結果から,本手法のベースライン上における改善が示され,半教師付き環境での学習性能向上に意味的関係を活用する上でのアプローチの有効性と優位性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4355694259330467
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semi-supervised learning has made remarkable strides by effectively utilizing a limited amount of labeled data while capitalizing on the abundant information present in unlabeled data. However, current algorithms often prioritize aligning image predictions with specific classes generated through self-training techniques, thereby neglecting the inherent relationships that exist within these classes. In this paper, we present a new approach called OTMatch, which leverages semantic relationships among classes by employing an optimal transport loss function to match distributions. We conduct experiments on many standard vision and language datasets. The empirical results show improvements in our method above baseline, this demonstrates the effectiveness and superiority of our approach in harnessing semantic relationships to enhance learning performance in a semi-supervised setting.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き学習は,ラベル付きデータに含まれる豊富な情報を利用して,限られた量のラベル付きデータを効果的に活用することで,顕著な進歩を遂げてきた。 しかし、現在のアルゴリズムは、自己学習技術によって生成された特定のクラスとの整合性画像予測を優先し、これらのクラスに存在する固有の関係を無視することが多い。 本稿では,クラス間の意味的関係を利用したOTMatchという新しい手法を提案する。 多くの標準的なビジョンと言語データセットの実験を行います。 実験結果から,本手法のベースライン上における改善が示され,半教師付き環境での学習性能向上に意味的関係を活用する上でのアプローチの有効性と優位性が示された。

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