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J-GLOBAL ID：202102229834136729   整理番号：21A2720834

整合性正則化とエントロピー最小化に基づく半教師つき学習アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Semi-supervised Learning Algorithm Based on the Consistency Regularization and Entropy Minimization

著者 (5件)： Shao Weizhi (中南林業科技大学 計算机与信息工程学院 湖南 長沙 410004) ,  Pan Lili (中南林業科技大学 計算机与信息工程学院 湖南 長沙 410004) ,  Lei Qianhui (中南林業科技大学 計算机与信息工程学院 湖南 長沙 410004) ,  Huang Shiqi (中南林業科技大学 計算机与信息工程学院 湖南 長沙 410004) ,  Ma Junyong (中南林業科技大学 計算机与信息工程学院 湖南 長沙 410004)
資料名： Zhengzhou Daxue Xuebao (Lixue Ban)  (Zhengzhou Daxue Xuebao (Lixue Ban))
巻： 53  号： 3  ページ： 79-84  発行年： 2021年 
JST資料番号： C3255A  ISSN： 1671-6841  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 一貫性正則化とエントロピー最小化に基づいて,新しい半教師つき学習アルゴリズム(MeanMixup)を提案し,データの相補的情報を統合し,次に,エントロピー最小化を用いて,無標識データに信頼できる疑似ラベルを生成し,一貫性正則化の下で,モデル分類結果を更に最適化した。一般的データセットSVHNとCIFAR10において,MeanMixupアルゴリズムを評価し,実験結果は,提案方法が分類精度においていくつかの既存の半教師つき学習アルゴリズムより優れていることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  最適化 ,  *正則化
準シソーラス用語： 分類精度 ,  *半教師つき学習 ,  無標識 ,  *エントロピー最小化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 整合性 ,  正則化 ,  エントロピー最小化 ,  半教師つき学習 ,  アルゴリズム