画像認識の最新SoTAモデル「Noisy Student」を徹底解説！
３つの要点 ✔️ その１ ImageNetでTop-1 Acc. 88.4 %を叩き出し、SoTAモデル。おまけに高いロバスト性を兼ね備える。 ✔️ その２ Self-trainingにおいてStudentに強いノイズをかけ、反復的にTeacherとStudentを入れ変える。 ✔️ その３ TeacherおよびStudentのベースモデルはEfficientNet(解説)を使用し、EfficentNet-L2という拡張モデルでSoTA Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification written by Qizhe Xie, Minh-Thang Luong, Eduard Hovy, Quoc V. Le (Submitted on 11 Nov 2019 (v1), last revised 7
半教師あり学習とは結局のところ何なのか? - yasuhisa's blog
半教師あり学習の本質はどこにあるのか? 現在の半教師あり学習の悪い(?)ところ その他 今週ゼミで半教師あり学習のイントロダクション的なものをやる予定なので資料を作っている。 Self Training Generative Models S3VMs Graph-Based Algorithms Multiview Algorithms などなどの手法を簡単に紹介する予定(Blogにもあげるかもしれない)。で、資料を作っていて、「半教師あり学習とは、つまりラベルありデータだけではdata sparsenessに負けてしまうところをラベルなしデータによって補う方法ではないか」というところに行きついた気がする。 半教師あり学習 from syou6162 半教師あり学習の本質はどこにあるのか?Semi-Supervised Learning Tutorialの資料からいくつか例で見てみよう。テ
半教師あり学習のこれまでとこれから - Qiita
初めまして。新入社員の石川です。 大学と大学院では半教師あり学習を専門にしてきました。今回はそのこれまでの技術と今後についてご紹介します。 半教師あり学習(Semi-Supervised Learning)とは 半教師あり学習は機械学習の手法の一つで、教師あり学習で必要となるデータ形成においてコスト削減を目指します。 まず、機械学習は大きく * 教師あり学習 * 教師なし学習 * 強化学習 の３つが挙げられます。ここでは、教師あり学習と教師なし学習について簡単に説明した後に半教師あり学習について説明していきます。（強化学習は半教師あり学習とあまり関連がないため、別記事を参考にして下さい） 教師あり学習は、学習に必要となる教師データ（および評価データ）について全てのインスタンスにアノテーションと呼ばれるラベル付けの作業が必要です。 例えば、病院に来た患者のレントゲン写真をインプットしたときに
CIFAR-10を疑似ラベル（Pseudo-Label）を使った半教師あり学習で分類する - Qiita
TL;DR 半教師あり学習の1つの手法である、疑似ラベルをCIFAR-10で試した サンプル数が少ない場合は、疑似ラベルを使うことでテスト精度を引き上げることができた ただし、転移学習と比べると若干見劣りすることもある 元ネタ かなり平易に書かれた論文なので読みやすいと思います。 Dong-Hyun, Lee. Pseudo-Label : The Simple and Efficient Semi-Supervised Learning Method for Deep Neural Networks. 2013 http://deeplearning.net/wp-content/uploads/2013/03/pseudo_label_final.pdf 半教師あり学習とは 「教師あり学習」と「教師なし学習」の間の子。教師あり学習のように$(X, y)$とラベル付けされたデータと、教師
半教師あり学習、何それ？ってなったので初心者ながらに整理してみた
AIブームの熱にアチチアチチとなっているご時世ですから、AI（人工知能）を実現する技術である機械学習というワードはよく見聞きするものでご存知の方も多いことでしょう。しかし「半教師あり学習」というワードに出会う機会はそれに比べてずっと少なく、知っている方はかなり少ないのかもしれません。 実際、今みなさんがご覧になっているこのメディアAIZINEでは「半教師あり学習」というテーマで書いた記事はまだありませんし（実際に調べました）、機械学習の参考書に目を通していても中々登場しないワードです。 しかしAI（機械学習）エンジニアを目指している僕は、機械学習の腕を競い合ったりプロのコードを見て学べる場である「Kaggle」に取り組んでいて、最近「半教師あり学習」とやらに出会いました。半教師あり学習の存在は知っていたけれど別に知らなくても困らなかったので特に調べもしていませんでしたが（おいおい・・・）、
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