論文の概要: The Others: Naturally Isolating Out-of-Distribution Samples for Robust Open-Set Semi-Supervised Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12569v2
- Date: Mon, 19 May 2025 08:18:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-20 17:08:52.739523
- Title: The Others: Naturally Isolating Out-of-Distribution Samples for Robust Open-Set Semi-Supervised Learning
- Title（参考訳）: 他: 頑健なオープンセット半教師付き学習のための配布外サンプルを自然に分離する
- Authors: You Rim Choi, Subeom Park, Seojun Heo, Eunchung Noh, Hyung-Sin Kim,
- Abstract要約: MagMatchは、プロトタイプベースのコントラスト学習パラダイムを通じて、OODサンプルを自然に分離するフレームワークである。
我々は,MagMatchが,閉集合分類精度とOOD検出AUROCの両方において,既存の手法を著しく上回っていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8350044465969415
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Open-Set Semi-Supervised Learning (OSSL) tackles the practical challenge of learning from unlabeled data that may include both in-distribution (ID) and unknown out-of-distribution (OOD) classes. However, existing OSSL methods form suboptimal feature spaces by either excluding OOD samples, interfering with them, or overtrusting their information during training. In this work, we introduce MagMatch, a novel framework that naturally isolates OOD samples through a prototype-based contrastive learning paradigm. Unlike conventional methods, MagMatch does not assign any prototypes to OOD samples; instead, it selectively aligns ID samples with class prototypes using an ID-Selective Magnetic (ISM) module, while allowing OOD samples - the "others" - to remain unaligned in the feature space. To support this process, we propose Selective Magnetic Alignment (SMA) loss for unlabeled data, which dynamically adjusts alignment based on sample confidence. Extensive experiments on diverse datasets demonstrate that MagMatch significantly outperforms existing methods in both closed-set classification accuracy and OOD detection AUROC, especially in generalizing to unseen OOD data.
- Abstract（参考訳）: Open-Set Semi-Supervised Learning (OSSL)は、未配布(ID)クラスと未知のアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)クラスの両方を含む可能性のあるラベルのないデータから学習する実践的な課題に取り組む。
しかし、既存のOSSLメソッドは、OODサンプルを除外したり、それらと干渉したり、トレーニング中に情報を過信したりすることで、準最適特徴空間を形成する。
本稿では,OODサンプルをプロトタイプベースのコントラスト学習パラダイムを通じて自然に分離する新しいフレームワークであるMagMatchを紹介する。
従来の方法とは異なり、MagMatchはOODサンプルにプロトタイプを割り当てず、代わりにID-Selective Magnetic (ISM)モジュールを使用してIDサンプルとクラスプロトタイプを選択的にアライメントする。
このプロセスを支援するために、サンプルの信頼度に基づいてアライメントを動的に調整する未ラベルデータに対する選択的磁気アライメント(SMA)損失を提案する。
多様なデータセットに対する大規模な実験により、MagMatchは閉集合分類精度とOOD検出AUROCの両方において既存の手法よりも大幅に優れており、特にOODデータに一般化されている。
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