社内輪講資料 / semi-supervised learning
2020.05.22 社内勉強会にて発表に使用した資料です。
自己教師学習（Self-Supervised Learning）
4. 4 ■ 今回の特徴表現の良さ＝discriminative - あらゆる解きたいタスク (target task) に有効なデータの特徴表現 - (擬似的なタスク (pretext task) を事前に解くことで獲得) - disentangleなど，他の良さについては問わない ■ Self-Supervised Learning (SSL; 自己教師学習) - 自動で生成できる教師信号を用いてpretext taskを定義 - 画像，動画，音声，マルチモーダル（本資料のメインフォーカス） ■ SSL以外 (Unsupervised) - データ分布を表現するモデルを学習する (教師はない) 自己教師学習とは？ 教師がないデータに対し自ら教師を作成， その問題において良好な特徴表現を獲得する CNNと画像・動画・音声やそれらの統合を自己教師として用いる 5. 5 ■ 主に2ステップ：
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Semi-Supervised Learning With Label Propagation - MachineLearningMastery.com
Semi supervised, weakly-supervised, unsupervised, and active learning