半教師あり学習 (SSL) は、ラベルのないデータを活用してモデルのパフォーマンスを向上させる上で大きな期待を寄せています。標準 SSL は均一なデータ分散を前提としていますが、ラベル付きデータとラベ

arxiv_reader のブックマーク 2022/11/22 13:25

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4728447234491032772/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2211.11086v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2211.11086v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2211.11086v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">不均衡な半教師あり学習のための非常に単純なベースライン</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/semi-supervised">semi-supervised</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">半教師あり学習 (SSL) は、ラベルのないデータを活用してモデルのパフォーマンスを向上させる上で大きな期待を寄せています。標準 SSL は均一なデータ分散を前提としていますが、ラベル付きデータとラベ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20221122#bookmark-4728447234491032772"><span class="datetime-body">2022/11/22 13:25</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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