論文の概要: A Comparative Study of Pre-training and Self-training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02751v1
• Date: Wed, 4 Sep 2024 14:30:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 17:55:43.311801
• Title: A Comparative Study of Pre-training and Self-training
• Title（参考訳）: プレトレーニングとセルフトレーニングの比較研究
• Authors: Yiheng Wang, Jiayu Lin, Zuoquan Lin,
• Abstract要約: 本研究では,事前学習,自己学習,微調整を併用した,実現可能な訓練パラダイムを実証的に研究するためのアンサンブル手法を提案する。 我々は6つのデータセット、4つのデータ拡張、感情分析と自然言語推論タスクのための不均衡なデータについて実験を行った。 以上の結果から,事前学習と微調整のパラダイムが全体のパフォーマンスに最高の結果をもたらすことが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40964539027092917
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pre-training and self-training are two approaches to semi-supervised learning. The comparison between pre-training and self-training has been explored. However, the previous works led to confusing findings: self-training outperforms pre-training experienced on some tasks in computer vision, and contrarily, pre-training outperforms self-training experienced on some tasks in natural language processing, under certain conditions of incomparable settings. We propose, comparatively and exhaustively, an ensemble method to empirical study all feasible training paradigms combining pre-training, self-training, and fine-tuning within consistent foundational settings comparable to data augmentation. We conduct experiments on six datasets, four data augmentation, and imbalanced data for sentiment analysis and natural language inference tasks. Our findings confirm that the pre-training and fine-tuning paradigm yields the best overall performances. Moreover, self-training offers no additional benefits when combined with semi-supervised pre-training.
• Abstract（参考訳）: 事前学習と自己学習は、半教師付き学習の2つのアプローチである。 事前学習と自己学習の比較が検討されている。 しかし、以前の研究は、コンピュータビジョンのいくつかのタスクで経験した自己学習の成績と、逆に自然言語処理のタスクで経験した自己学習の成績と、ある種の相容れない設定下での自己学習の成績という、混乱した発見につながった。 我々は,データ強化に匹敵する一貫した基礎的設定の中で,事前学習,自己学習,微調整を併用した,実現可能な訓練パラダイムを実証的に研究するアンサンブル手法を提案する。 我々は6つのデータセット、4つのデータ拡張、感情分析と自然言語推論タスクのための不均衡なデータについて実験を行った。 以上の結果から,事前学習と微調整のパラダイムが全体のパフォーマンスに最高の結果をもたらすことが確認された。 さらに、セルフトレーニングは、半教師付き事前トレーニングと組み合わせることで、追加のメリットを提供する。

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