論文の概要: Self Adaptive Threshold Pseudo-labeling and Unreliable Sample Contrastive Loss for Semi-supervised Image Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03596v1
- Date: Thu, 4 Jul 2024 03:04:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-08 19:31:32.358874
- Title: Self Adaptive Threshold Pseudo-labeling and Unreliable Sample Contrastive Loss for Semi-supervised Image Classification
- Title（参考訳）: 半教師付き画像分類のための自己適応閾値擬似ラベルと信頼できないサンプルコントラスト損失
- Authors: Xuerong Zhang, Li Huang, Jing Lv, Ming Yang,
- Abstract要約: 擬似ラベルに基づく半教師付きアプローチは、画像分類において2つの問題に悩まされる。
我々は,各クラスの閾値を動的に調整し,信頼性の高いサンプル数を増やす自己適応型閾値擬似ラベル戦略を開発した。
しきい値以下でラベル付けされていないデータを効果的に活用するために、信頼できないサンプルコントラスト損失を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.920336485308536
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Semi-supervised learning is attracting blooming attention, due to its success in combining unlabeled data. However, pseudo-labeling-based semi-supervised approaches suffer from two problems in image classification: (1) Existing methods might fail to adopt suitable thresholds since they either use a pre-defined/fixed threshold or an ad-hoc threshold adjusting scheme, resulting in inferior performance and slow convergence. (2) Discarding unlabeled data with confidence below the thresholds results in the loss of discriminating information. To solve these issues, we develop an effective method to make sufficient use of unlabeled data. Specifically, we design a self adaptive threshold pseudo-labeling strategy, which thresholds for each class can be dynamically adjusted to increase the number of reliable samples. Meanwhile, in order to effectively utilise unlabeled data with confidence below the thresholds, we propose an unreliable sample contrastive loss to mine the discriminative information in low-confidence samples by learning the similarities and differences between sample features. We evaluate our method on several classification benchmarks under partially labeled settings and demonstrate its superiority over the other approaches.
- Abstract（参考訳）: ラベルのないデータを組み合わせることに成功し、セミ教師付き学習が注目を集めている。
しかし、擬似ラベルに基づく半教師付きアプローチは、画像分類において2つの問題に悩まされる:(1)既存の手法では、事前定義された固定閾値またはアドホック閾値調整スキームを使用することで、性能が低下し、収束が遅くなるため、適切な閾値を適用できない可能性がある。
2) 閾値以下でラベルのないデータを識別すると, 識別情報が失われる。
これらの問題を解決するために,ラベルのないデータを十分に活用するための効果的な手法を開発した。
具体的には、各クラスの閾値を動的に調整し、信頼性の高いサンプル数を増やす自己適応型閾値擬似ラベル戦略を設計する。
一方、閾値以下の信頼度でラベル付きデータを効果的に活用するために、サンプル特徴間の類似点と相違点を学習することにより、低信頼度サンプルの識別情報をマイニングする信頼性の低いサンプルの可逆的損失を提案する。
本手法は,いくつかの分類ベンチマークで部分的にラベル付けされた設定で評価し,他の手法よりも優れていることを示す。
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