Fugu-MT 論文翻訳(概要): Meta Co-Training: Two Views are Better than One

論文の概要: Meta Co-Training: Two Views are Better than One

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18083v1
Date: Wed, 29 Nov 2023 21:11:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-01 18:53:05.304542
Title: Meta Co-Training: Two Views are Better than One
Title（参考訳）: Meta Co-Training: 2つのビューは1より優れている
Authors: Jay C. Rothenberger, Dimitrios I. Diochnos
Abstract要約: 本稿では,Meta Pseudo Labelsアプローチを複数ビューに拡張したMeta Co-Trainingを提案する。提案手法は,ImageNet-10%のトレーニングリソースをほとんど必要とせずに,新たな最先端性能を実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.050257210426548
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: In many practical computer vision scenarios unlabeled data is plentiful, but labels are scarce and difficult to obtain. As a result, semi-supervised learning which leverages unlabeled data to boost the performance of supervised classifiers have received significant attention in recent literature. One major class of semi-supervised algorithms is co-training. In co-training two different models leverage different independent and sufficient "views" of the data to jointly make better predictions. During co-training each model creates pseudo labels on unlabeled points which are used to improve the other model. We show that in the common case when independent views are not available we can construct such views inexpensively using pre-trained models. Co-training on the constructed views yields a performance improvement over any of the individual views we construct and performance comparable with recent approaches in semi-supervised learning, but has some undesirable properties. To alleviate the issues present with co-training we present Meta Co-Training which is an extension of the successful Meta Pseudo Labels approach to multiple views. Our method achieves new state-of-the-art performance on ImageNet-10% with very few training resources, as well as outperforming prior semi-supervised work on several other fine-grained image classification datasets.
Abstract（参考訳）: 多くの実用的なコンピュータビジョンシナリオでは、ラベルのないデータは豊富だが、ラベルは乏しく入手が難しい。その結果,教師付き分類器の性能を高めるためにラベル付きデータを活用した半教師付き学習が近年注目されている。半教師付きアルゴリズムの主要なクラスはコトレーニングである。共同トレーニングでは、2つの異なるモデルが異なる独立性と十分なデータ"ビュー"を活用して、より優れた予測を行う。共トレーニングの間、各モデルは他のモデルを改善するために使用されるラベルのない点に擬似ラベルを作成する。独立ビューが利用できない一般的なケースでは、事前学習したモデルを使って安価にビューを構築することができる。構築されたビューを共同トレーニングすることで、構築した個々のビューよりもパフォーマンスが向上し、セミ教師付き学習のアプローチに匹敵するパフォーマンスになりますが、望ましくない特性がいくつかあります。共同学習で生じる問題を緩和するために,Meta Pseudo Labelsアプローチを複数の視点に拡張したMeta Co-Trainingを提案する。提案手法は,ImageNet-10%において,トレーニングリソースの少ない新たな最先端性能を実現するとともに,他の細粒度画像分類データセットに対する半教師付き作業よりも優れる。

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