論文の概要: TRiCo: Triadic Game-Theoretic Co-Training for Robust Semi-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.21526v1
• Date: Thu, 25 Sep 2025 20:10:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 20:57:53.977365
• Title: TRiCo: Triadic Game-Theoretic Co-Training for Robust Semi-Supervised Learning
• Title（参考訳）: TRiCo:ロバストな半教師付き学習のためのトライadic Game-theoretic Co-Training
• Authors: Hongyang He, Xinyuan Song, Yangfan He, Zeyu Zhang, Yanshu Li, Haochen You, Lifan Sun, Wenqiao Zhang,
• Abstract要約: TRiCoは、半教師付き学習の構造を再考する、三進的ゲーム理論の共同学習フレームワークである。 既存のSSLフレームワークにおける重要な制限に対処することによって、TRiCoは原則付き、一般化可能なソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.638836465479619
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce TRiCo, a novel triadic game-theoretic co-training framework that rethinks the structure of semi-supervised learning by incorporating a teacher, two students, and an adversarial generator into a unified training paradigm. Unlike existing co-training or teacher-student approaches, TRiCo formulates SSL as a structured interaction among three roles: (i) two student classifiers trained on frozen, complementary representations, (ii) a meta-learned teacher that adaptively regulates pseudo-label selection and loss balancing via validation-based feedback, and (iii) a non-parametric generator that perturbs embeddings to uncover decision boundary weaknesses. Pseudo-labels are selected based on mutual information rather than confidence, providing a more robust measure of epistemic uncertainty. This triadic interaction is formalized as a Stackelberg game, where the teacher leads strategy optimization and students follow under adversarial perturbations. By addressing key limitations in existing SSL frameworks, such as static view interactions, unreliable pseudo-labels, and lack of hard sample modeling, TRiCo provides a principled and generalizable solution. Extensive experiments on CIFAR-10, SVHN, STL-10, and ImageNet demonstrate that TRiCo consistently achieves state-of-the-art performance in low-label regimes, while remaining architecture-agnostic and compatible with frozen vision backbones.
• Abstract（参考訳）: TRiCoは,教師,2人の生徒,および対向生成器を統一的な学習パラダイムに組み込むことで,半教師付き学習の構造を再考する,新しい三進的ゲーム理論協調学習フレームワークである。 既存のコトレーニングや教師/学生のアプローチとは異なり、TRiCoはSSLを3つの役割間の構造化された相互作用として定式化している。 一 凍結相補表現の訓練を受けた二人の学生分類者 (二)検証に基づくフィードバックにより擬似ラベルの選択と損失分散を適応的に規制するメタ学習教師 三 決定境界の弱点を明らかにするために埋め込みを摂動する非パラメトリックジェネレータ。 疑似ラベルは、信頼よりも相互情報に基づいて選択され、より堅牢なてんかんの不確実性の尺度を提供する。 この三進的相互作用は、教師が戦略最適化を導い、生徒が反対の摂動に追従するスタックルバーグゲームとして形式化されている。 静的ビューインタラクション、信頼できない擬似ラベル、ハードサンプルモデリングの欠如など、既存のSSLフレームワークにおける重要な制限に対処することによって、TRiCoは原則的で一般化可能なソリューションを提供する。 CIFAR-10、SVHN、STL-10、ImageNetの大規模な実験では、TRiCoは低ラベルのレシエーションにおいて一貫して最先端のパフォーマンスを実現し、アーキテクチャに依存しない、凍結したビジョンバックボーンとの互換性を維持している。

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