SSL 썸네일형 리스트형 [논문 번역] MixMatch: A Holistic Approach to Semi-Supervised Learning (1) 초록준지도학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 활용하여 대규모 레이블된 데이터셋에 대한 의존도를 완화하는 강력한 패러다임임이 입증되었다.이 연구에서, 우리는 데이터 증강 비레이블 예제에 대한 낮은 엔트로피 레이블을 추측하고, MixUp을 사용해서 레이블이 지정되고 지정되지 않은 데이터를 혼합하는 새로운 알고리즘인 MixMatch를 생성하기 위해 지도학습에 대한 현재의 주요한 접근 방식을 통합한다.MixMatch는 많은 데이터셋과 레이블이 지정된 데이터들에 걸쳐 탁월한 결과를 제공한다.예를 들어, 250개 레이블이 있는 CIFAR-10에서 오류율을 (38%에서 11%까지) 4배로 감소시켰고, STL-10에서는 2배 감소시켰다.또한 MixMatch는 차등 개인정보 보호에서도 정확도와 개인정보간의 균형을 획.. 더보기 이전 1 다음
