論文の概要: LayerMatch: Do Pseudo-labels Benefit All Layers?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14207v2
• Date: Fri, 21 Jun 2024 05:09:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 12:14:34.643506
• Title: LayerMatch: Do Pseudo-labels Benefit All Layers?
• Title（参考訳）: LayerMatch: 擬似ラベルはすべての層に相応しいか?
• Authors: Chaoqi Liang, Guanglei Yang, Lifeng Qiao, Zitong Huang, Hongliang Yan, Yunchao Wei, Wangmeng Zuo,
• Abstract要約: 半教師付き学習はラベル付きデータの依存性を軽減するための有望なソリューションを提供する。 我々はGrad-ReLUとAvg-Clusteringという2つの層固有の擬似ラベル戦略を開発した。 提案手法は,標準的な半教師付き学習ベンチマークにおいて,例外的な性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.59625180366115
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks have achieved remarkable performance across various tasks when supplied with large-scale labeled data. However, the collection of labeled data can be time-consuming and labor-intensive. Semi-supervised learning (SSL), particularly through pseudo-labeling algorithms that iteratively assign pseudo-labels for self-training, offers a promising solution to mitigate the dependency of labeled data. Previous research generally applies a uniform pseudo-labeling strategy across all model layers, assuming that pseudo-labels exert uniform influence throughout. Contrasting this, our theoretical analysis and empirical experiment demonstrate feature extraction layer and linear classification layer have distinct learning behaviors in response to pseudo-labels. Based on these insights, we develop two layer-specific pseudo-label strategies, termed Grad-ReLU and Avg-Clustering. Grad-ReLU mitigates the impact of noisy pseudo-labels by removing the gradient detrimental effects of pseudo-labels in the linear classification layer. Avg-Clustering accelerates the convergence of feature extraction layer towards stable clustering centers by integrating consistent outputs. Our approach, LayerMatch, which integrates these two strategies, can avoid the severe interference of noisy pseudo-labels in the linear classification layer while accelerating the clustering capability of the feature extraction layer. Through extensive experimentation, our approach consistently demonstrates exceptional performance on standard semi-supervised learning benchmarks, achieving a significant improvement of 10.38% over baseline method and a 2.44% increase compared to state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、大規模ラベル付きデータの提供によって、さまざまなタスクにわたって顕著なパフォーマンスを実現している。 しかし、ラベル付きデータの収集には時間と労力がかかります。 半教師付き学習(SSL)、特に自己学習のために擬似ラベルを反復的に割り当てる擬似ラベルアルゴリズムは、ラベル付きデータの依存性を軽減するための有望なソリューションを提供する。 従来の研究は、すべてのモデル層に均一な擬似ラベル戦略を適用しており、擬似ラベルが全体にわたって一様の影響を及ぼしていると仮定していた。 これとは対照的に、我々の理論的分析と実証実験は、特徴抽出層と線形分類層が擬似ラベルに応答して異なる学習行動を持つことを示した。 これらの知見に基づき,Grad-ReLUとAvg-Clusteringという2つの層固有の擬似ラベル戦略を開発した。 Grad-ReLUは、線形分類層における擬似ラベルの勾配劣化効果を除去することにより、ノイズのある擬似ラベルの影響を緩和する。 Avg-Clusteringは、一貫した出力を統合することで、特徴抽出層の安定したクラスタリング中心への収束を加速する。 この2つの戦略を統合したLayerMatchは,特徴抽出層のクラスタリング能力を向上しつつ,線形分類層におけるノイズの多い擬似ラベルの深刻な干渉を回避することができる。 大規模な実験を通じて,本手法は標準半教師付き学習ベンチマークにおける例外的性能を一貫して証明し,ベースライン法よりも10.38%向上し,最先端法に比べて2.44%向上した。

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