論文の概要: Boosting Consistency in Dual Training for Long-Tailed Semi-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13187v1
• Date: Wed, 19 Jun 2024 03:35:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 23:19:11.932662
• Title: Boosting Consistency in Dual Training for Long-Tailed Semi-Supervised Learning
• Title（参考訳）: 長期指導型セミスーパービジョンラーニングのためのデュアルトレーニングにおけるブースティング整合性
• Authors: Kai Gan, Tong Wei, Min-Ling Zhang,
• Abstract要約: Long-tailed semi-supervised learning (LTSSL)アルゴリズムは、ラベル付きデータとラベルなしデータのクラス分布がほぼ同一であると仮定する。 未知のクラス分布からラベル付けされていないデータを効果的に活用できる新しい簡易手法を提案する。 BOATは様々な標準LTSSLベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.07038093130949
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While long-tailed semi-supervised learning (LTSSL) has received tremendous attention in many real-world classification problems, existing LTSSL algorithms typically assume that the class distributions of labeled and unlabeled data are almost identical. Those LTSSL algorithms built upon the assumption can severely suffer when the class distributions of labeled and unlabeled data are mismatched since they utilize biased pseudo-labels from the model. To alleviate this problem, we propose a new simple method that can effectively utilize unlabeled data from unknown class distributions through Boosting cOnsistency in duAl Training (BOAT). Specifically, we construct the standard and balanced branch to ensure the performance of the head and tail classes, respectively. Throughout the training process, the two branches incrementally converge and interact with each other, eventually resulting in commendable performance across all classes. Despite its simplicity, we show that BOAT achieves state-of-the-art performance on a variety of standard LTSSL benchmarks, e.g., an averaged 2.7% absolute increase in test accuracy against existing algorithms when the class distributions of labeled and unlabeled data are mismatched. Even when the class distributions are identical, BOAT consistently outperforms many sophisticated LTSSL algorithms. We carry out extensive ablation studies to tease apart the factors that are the most important to the success of BOAT. The source code is available at https://github.com/Gank0078/BOAT.
• Abstract（参考訳）: 長い尾を持つ半教師付き学習(LTSSL)は多くの現実世界の分類問題で大きな注目を集めているが、既存のLTSSLアルゴリズムは通常、ラベル付きデータとラベルなしデータのクラス分布はほぼ同一であると仮定する。 この仮定に基づいて構築されたLTSSLアルゴリズムは、ラベル付きデータのクラス分布とラベルなしデータのクラス分布が、モデルからバイアス付き擬似ラベルを利用するため、ミスマッチした場合、深刻な被害を被る可能性がある。 この問題を軽減するために,DuAl Training (BOAT)におけるBoosting cOnsistencyを通じて未知のクラス分布からのラベルなしデータを効果的に活用する,新しい簡易手法を提案する。 具体的には、それぞれが頭と尾のクラスの性能を保証するために、標準とバランスの取れたブランチを構築します。 トレーニングプロセスを通じて、2つのブランチは漸進的に収束し、相互に相互作用し、最終的にはすべてのクラスで信頼できるパフォーマンスをもたらす。 その単純さにもかかわらず、BOATは様々な標準LTSSLベンチマークにおいて、ラベル付きおよびラベルなしデータのクラス分布が一致しない場合、既存のアルゴリズムに対して平均2.7%の絶対的なテスト精度向上を実現していることを示す。 クラス分布が同一であっても、BOATは多くの高度なLTSSLアルゴリズムを一貫して上回っている。 BOATの成功に最も重要となる要因を整理するために,広範囲にわたるアブレーション研究を実施している。 ソースコードはhttps://github.com/Gank0078/BOAT.comで入手できる。

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