R2-D2:半教師付き深層学習のための反復再予測深層解読【JST・京大機械翻訳】

Wang Guo-Hua; Wu Jianxin

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209535099856 整理番号：22P0291567

R2-D2:半教師付き深層学習のための反復再予測深層解読【JST・京大機械翻訳】

R2-D2: Repetitive Reprediction Deep Decipher for Semi-Supervised Deep Learning

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (2件)： ,
資料名：
発行年： 2022年02月17日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月17日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ほとんどの最近の半教師つき深層学習(深いSSL)法は,類似のパラダイムを用いた:擬似ラベルを更新し,ネットワークパラメータを反復的に更新するために擬似ラベルを使用するためのネットワーク予測を使用する。しかし,それらは理論的サポートを欠き,予測が深い学習パラダイムにおける擬似ラベルのための良い候補である理由を説明することができない。本論文では,SSLのための深い解読(D2)という原理的エンドツーエンドフレームワークを提案した。D2フレームワークの中で,擬似ラベルが指数リンク関数によるネットワーク予測に関連し,擬似ラベルとして予測を使用するための理論的サポートを与えることを証明した。さらに,ネットワーク予測による擬似ラベルの更新がそれらを不確かにすることを実証した。この問題を緩和するために,反復再予測(R2)と呼ばれる訓練戦略を提案する。最後に,提案したR2-D2法を大規模画像Netデータセットでテストし,5パーセントポイントで最先端の方法より優れている。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , ,
, , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能

, , , , ,

前のページに戻る