論文の概要: A Graph-Theoretic Framework for Understanding Open-World Semi-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03524v1
• Date: Mon, 6 Nov 2023 21:15:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 17:53:26.621351
• Title: A Graph-Theoretic Framework for Understanding Open-World Semi-Supervised Learning
• Title（参考訳）: オープンワールド半教師付き学習理解のためのグラフ理論フレームワーク
• Authors: Yiyou Sun and Zhenmei Shi and Yixuan Li
• Abstract要約: オープンワールド半教師あり学習は、未知のデータに既知のクラスと新しいクラスの両方を推定することを目的としている。 本稿では,オープンワールド設定に適したグラフ理論フレームワークを定式化する。 我々のグラフ理論フレームワークは実用的なアルゴリズムを照らし、保証を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.05104609131764
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Open-world semi-supervised learning aims at inferring both known and novel classes in unlabeled data, by harnessing prior knowledge from a labeled set with known classes. Despite its importance, there is a lack of theoretical foundations for this problem. This paper bridges the gap by formalizing a graph-theoretic framework tailored for the open-world setting, where the clustering can be theoretically characterized by graph factorization. Our graph-theoretic framework illuminates practical algorithms and provides guarantees. In particular, based on our graph formulation, we apply the algorithm called Spectral Open-world Representation Learning (SORL), and show that minimizing our loss is equivalent to performing spectral decomposition on the graph. Such equivalence allows us to derive a provable error bound on the clustering performance for both known and novel classes, and analyze rigorously when labeled data helps. Empirically, SORL can match or outperform several strong baselines on common benchmark datasets, which is appealing for practical usage while enjoying theoretical guarantees.
• Abstract（参考訳）: オープンワールド半教師付き学習は、ラベル付き集合と既知のクラスとの事前知識を活用することにより、ラベル付きデータにおいて既知のクラスと新しいクラスの両方を推論することを目的としている。 その重要性にもかかわらず、この問題には理論的根拠が欠けている。 本稿では,グラフの分解によってクラスタリングが理論的に特徴付けられるオープンワールド設定に適したグラフ理論フレームワークを形式化し,ギャップを埋める。 我々のグラフ理論フレームワークは実用的なアルゴリズムを照らし、保証を提供する。 特に、グラフ定式化に基づいて、SORL(Spectral Open World Representation Learning)と呼ばれるアルゴリズムを適用し、損失を最小限に抑えることは、グラフ上のスペクトル分解と等価であることを示す。 このような等価性により、既知のクラスと新しいクラスのクラスタリング性能に縛られる証明可能なエラーを導出し、ラベル付きデータが役立ったときに厳密に分析することができる。 経験的に、SORLは、理論的な保証を享受しながら、実用的な使用にアピールする一般的なベンチマークデータセットにおいて、いくつかの強力なベースラインをマッチまたは上回ることができる。

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