論文の概要: Probability-density-aware Semi-supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17547v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 13:08:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 16:00:41.881197
• Title: Probability-density-aware Semi-supervised Learning
• Title（参考訳）: 確率密度を考慮した半教師あり学習
• Authors: Shuyang Liu, Ruiqiu Zheng, Yunhang Shen, Ke Li, Xing Sun, Zhou Yu, Shaohui Lin,
• Abstract要約: 半教師付き学習は、隣の点が同じカテゴリ(近傍の仮定)にあると仮定し、異なるクラスタ内の点が様々なカテゴリ(クラスターの仮定)に属すると仮定する。 既存の手法は通常、クラスタの仮定を無視して、類似した隣接点を取得するための類似度尺度に依存する。 本稿ではまず,SSLにおける確率密度の役割を体系的に調査し,クラスタ仮定の確かな理論的基礎を定めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.91442162204045
• License:
• Abstract: Semi-supervised learning (SSL) assumes that neighbor points lie in the same category (neighbor assumption), and points in different clusters belong to various categories (cluster assumption). Existing methods usually rely on similarity measures to retrieve the similar neighbor points, ignoring cluster assumption, which may not utilize unlabeled information sufficiently and effectively. This paper first provides a systematical investigation into the significant role of probability density in SSL and lays a solid theoretical foundation for cluster assumption. To this end, we introduce a Probability-Density-Aware Measure (PM) to discern the similarity between neighbor points. To further improve Label Propagation, we also design a Probability-Density-Aware Measure Label Propagation (PMLP) algorithm to fully consider the cluster assumption in label propagation. Last but not least, we prove that traditional pseudo-labeling could be viewed as a particular case of PMLP, which provides a comprehensive theoretical understanding of PMLP's superior performance. Extensive experiments demonstrate that PMLP achieves outstanding performance compared with other recent methods.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き学習(SSL)は、隣の点が同じカテゴリ(近傍の仮定)にあると仮定し、異なるクラスタ内の点が様々なカテゴリ(クラスターの仮定)に属すると仮定する。 既存の手法は通常、クラスタの仮定を無視して、類似した隣り合う点を抽出するための類似度尺度に頼っているが、これはラベルのない情報を十分に効果的に利用できない。 本稿ではまず、SSLにおける確率密度の重要な役割について体系的な研究を行い、クラスタ仮定の確かな理論的基礎を定めている。 この目的のために、隣接点間の類似性を識別する確率密度対応尺度(PM)を導入する。 さらにラベル伝搬を改善するために,ラベル伝搬におけるクラスタ仮定を十分に考慮するために,確率密度対応ラベル伝搬法(PMLP)アルゴリズムを設計する。 最後に,従来の擬似ラベルはPMLPの特定の症例とみなすことができ,PMLPの優れた性能に関する包括的な理論的理解を提供する。 PMLPは近年の手法と比較して優れた性能を発揮することが実証された。

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