論文の概要: From Obstacle to Opportunity: Enhancing Semi-supervised Learning with Synthetic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16930v1
• Date: Mon, 27 May 2024 08:24:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-28 16:31:14.582747
• Title: From Obstacle to Opportunity: Enhancing Semi-supervised Learning with Synthetic Data
• Title（参考訳）: 障害物から機会へ:合成データによる半教師あり学習の強化
• Authors: Zerun Wang, Jiafeng Mao, Liuyu Xiang, Toshihiko Yamasaki,
• Abstract要約: 半教師付き学習(SSL)では、ラベルのないデータを使ってモデルの性能を向上させることができる。 本稿では,この問題を解決するために,Real and Synthetic hybrid SSL (RS-SSL) という新たなタスクを構築した。 我々は、現在のSSLメソッドが合成データを十分に活用することができず、時に負の影響を受けることを発見した。 合成画像による問題を分析することにより,RS-SSL問題に対処する新たなSSL手法 RSMatch を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.06944957366102
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Semi-supervised learning (SSL) can utilize unlabeled data to enhance model performance. In recent years, with increasingly powerful generative models becoming available, a large number of synthetic images have been uploaded to public image sets. Therefore, when collecting unlabeled data from these sources, the inclusion of synthetic images is inevitable. This prompts us to consider the impact of unlabeled data mixed with real and synthetic images on SSL. In this paper, we set up a new task, Real and Synthetic hybrid SSL (RS-SSL), to investigate this problem. We discover that current SSL methods are unable to fully utilize synthetic data and are sometimes negatively affected. Then, by analyzing the issues caused by synthetic images, we propose a new SSL method, RSMatch, to tackle the RS-SSL problem. Extensive experimental results show that RSMatch can better utilize the synthetic data in unlabeled images to improve the SSL performance. The effectiveness is further verified through ablation studies and visualization.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き学習(SSL)では、ラベルのないデータを使ってモデルの性能を向上させることができる。 近年、ますます強力な生成モデルが利用可能になってきており、多くの合成画像が公開画像にアップロードされている。 したがって、これらの情報源からラベルのないデータを収集する場合、合成画像を含めることは避けられない。 これにより、SSL上でのラベルなしデータと実画像と合成画像が混在する影響を考えることができる。 本稿では,この問題を解決するために,Real and Synthetic hybrid SSL (RS-SSL) という新たなタスクを構築した。 我々は、現在のSSLメソッドが合成データを十分に活用することができず、時に負の影響を受けることを発見した。 そこで,合成画像から生じる問題を解析し,RS-SSL問題に対処する新たなSSL手法 RSMatch を提案する。 RSMatchは、ラベルのない画像の合成データをよりよく利用してSSL性能を向上させることができる。 この効果はアブレーション研究と可視化によってさらに検証される。

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