semi supervised
はじめに Semi-Supervised Semantic Segmentation with Cross-Consistency Trainingを読んだのでメモ． semantic segmentationのための半教師あり学習手法． Cross-Consistency Training semantic segmentationでは入力の空間では半教師あり学習のcluster as…
はじめに Meta Pseudo Labelsを読んだのでメモ． policy gradientを使ったteacher networkの学習により半教師あり学習の精度向上． 気持ち 半教師あり学習では何らかの出力とラベルなしデータの出力のconsistencyをコストとする手法が多く，何らかの出力(tar…
はじめに FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidenceを読んだのでメモ． FixMatch FixMatchは基本的にpseudo-labelingという感じ． ReMixMatchと同様にweak data augmentationを使い，擬似ラベルを作りstrong data au…
はじめに REMIXMATCH: SEMI-SUPERVISED LEARNING WITH DISTRIBUTION ALIGNMENT AND AUGMENTATION ANCHORINGを読んだのでメモ． MixMatchにdistribution alignmentとaugmentation anchoringの二つのテクニックを取り入れて改善したというもの． MixMatchにつ…
はじめに Semi-Supervised Learning by Augmented Distribution Alignmentを読んだのでメモ． 気持ち 従来のsemi-supervised learningと違い，この論文はラベルありデータとラベルなしデータ間の経験分布の差を問題視している．semi-supervisedでは基本的に…
はじめに 半教師ありの勉強を兼ねてRealistic Evaluation of Deep Semi-Supervised Learning AlgorithmsをPyTorchで実装した．コードはgithubに公開してます． 諸々 基本的に著者らが公開している実装を参考にPyTorchで実装したが，まだ一部再現しきれていな…
はじめに MixMatch: A Holistic Approach to Semi-Supervised Learningを読んだのでメモ． Semi-supervisedのタスクで，ラベル付きデータが少量でも効果的なアルゴリズムであるMixMatchを提案． MixMatch MixMatchは最近の半教師付き学習の知見を全部詰め込…
はじめに Unsupervised Data Augmentationを読んだのでメモ． 気持ち ここ最近のsemi-supervised learningの基本的な考え方は，ラベルなしデータに対して適当な摂動を加えた出力と元の出力の出力がなるべく同じになるようにするというもの． この研究では，…
はじめに Realistic Evaluation of Semi-Supervised Learning Algorithmsを読んだのでメモ．PyTorchで実装もしました．実装の話はこちら． 気持ち データを作るコストが高いことからsemi-supervised learning (SSL)は重要で，最近はそれなりのラベルデータが…
