論文の概要: Graph-Based Semi-Supervised Segregated Lipschitz Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03273v1
• Date: Tue, 05 Nov 2024 17:16:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:58:24.100028
• Title: Graph-Based Semi-Supervised Segregated Lipschitz Learning
• Title（参考訳）: グラフに基づく半教師付き分別リプシッツ学習
• Authors: Farid Bozorgnia, Yassine Belkheiri, Abderrahim Elmoataz,
• Abstract要約: 本稿では,グラフ上のリプシッツ学習を用いたデータ分類のための半教師付き学習手法を提案する。 グラフに基づく半教師付き学習フレームワークを開発し、無限ラプラシアンの性質を利用して、少数のサンプルしかラベル付けされていないデータセットにラベルを伝播する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.21847754147782888
• License:
• Abstract: This paper presents an approach to semi-supervised learning for the classification of data using the Lipschitz Learning on graphs. We develop a graph-based semi-supervised learning framework that leverages the properties of the infinity Laplacian to propagate labels in a dataset where only a few samples are labeled. By extending the theory of spatial segregation from the Laplace operator to the infinity Laplace operator, both in continuum and discrete settings, our approach provides a robust method for dealing with class imbalance, a common challenge in machine learning. Experimental validation on several benchmark datasets demonstrates that our method not only improves classification accuracy compared to existing methods but also ensures efficient label propagation in scenarios with limited labeled data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフ上のリプシッツ学習を用いたデータ分類のための半教師付き学習手法を提案する。 グラフに基づく半教師付き学習フレームワークを開発し、無限ラプラシアンの性質を利用して、少数のサンプルしかラベル付けされていないデータセットにラベルを伝播する。 ラプラス作用素から無限ラプラス作用素への空間分離の理論を連続的および離散的設定の両方で拡張することにより、機械学習における一般的な課題であるクラス不均衡を扱うための堅牢な方法を提供する。 いくつかのベンチマークデータセットに対する実験的検証により,本手法は既存の手法と比較して分類精度を向上するだけでなく,ラベル付きデータに制限のあるシナリオにおいて,効率的なラベルの伝搬を保証できることが示されている。

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