論文の概要: Semi-Supervised Learning via Swapped Prediction for Communication Signal Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08179v1
• Date: Tue, 14 Nov 2023 14:08:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 13:47:34.290075
• Title: Semi-Supervised Learning via Swapped Prediction for Communication Signal Recognition
• Title（参考訳）: 通信信号認識のためのスワップ予測による半教師付き学習
• Authors: Weidong Wang, Hongshu Liao, and Lu Gan
• Abstract要約: ラベルが少ない小さなデータセットでディープニューラルネットワークをトレーニングすることは、一般的に過度な適合に陥り、結果として生成されたパフォーマンスが低下する。 我々は、より容易に利用可能なラベル付き信号データの集合を効果的に活用し、一般化を改善する半教師付き学習(SSL)法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.325643693823828
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks have been widely used in communication signal recognition and achieved remarkable performance, but this superiority typically depends on using massive examples for supervised learning, whereas training a deep neural network on small datasets with few labels generally falls into overfitting, resulting in degenerated performance. To this end, we develop a semi-supervised learning (SSL) method that effectively utilizes a large collection of more readily available unlabeled signal data to improve generalization. The proposed method relies largely on a novel implementation of consistency-based regularization, termed Swapped Prediction, which leverages strong data augmentation to perturb an unlabeled sample and then encourage its corresponding model prediction to be close to its original, optimized with a scaled cross-entropy loss with swapped symmetry. Extensive experiments indicate that our proposed method can achieve a promising result for deep SSL of communication signal recognition.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、通信信号認識に広く使われ、顕著な性能を達成したが、この優位性は、一般的には教師付き学習に膨大なサンプルを使用することに依存している。 そこで我々は,より容易に利用可能なラベル付き信号データの集合を効果的に活用し,一般化を改善する半教師付き学習(SSL)手法を開発した。 提案手法は,非ラベル標本を摂動させ,それに対応するモデル予測をオリジナルに近いものにすることを奨励し,スワップド対称性を持つスケールドクロスエントロピー損失に最適化した,一貫性に基づく新しい正規化手法であるスワップド予測(swapted prediction)に主に依存する。 広汎な実験により,提案手法が通信信号認識の深部SSLを実現する可能性が示唆された。

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