Vi förbättrar den nyligen föreslagna "MixMatch" semi-övervakade inlärningsalgoritm genom att införa två nya tekniker: distribution anpassning och förstärkning förankring. Distributionsanpassningen uppmuntrar marginaldistributionen av förutsägelser på omärkta data att ligga nära marginaldistributionen av marktruth-etiketter. Augmentation förankring matar flera kraftigt förstärkta versioner av en inmatning i modellen och uppmuntrar varje utgång att vara nära förutsägelsen för en svagt förutsedd version av samma ingång. För att producera starka förstärkningar föreslår vi en variant av AutoAugment som lär sig förstärkningspolitiken medan modellen tränas. Vår nya algoritm, dubbade Remix-Match, är betydligt mer data-effektiv än tidigare arbete, kräver mellan 5× och 16× mindre data för att nå samma noggrannhet. Till exempel, på CIFAR-10 med 250 märkta exempel når vi 93,73% noggrannhet (jämfört med Mix-Match noggrannhet på 93,58% med 4000 exempel) och en median noggrannhet på 84,92% med bara fyra etiketter per klass. Vi gör vår kod och data open-source på https://github.com/google-research/remixmatch.
REF använde självövervakat lärande för att uppnå goda resultat på CIFAR-10 och SVHN med endast 250 etiketter.
ReMixMatch: Semi-Supervised Learning with Distribution Alignment and Augmentation Anchoring
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}