De nyligen föreslagna självförverkligande metoderna har uppnått lovande resultat i djup halvövervakad inlärning, vilket straffar inkonsekventa förutsägelser av omärkta data under olika perturbationer. De överväger dock bara att lägga till perturbationer till varje enskild datapunkt, samtidigt som de ignorerar sambanden mellan dataprover. I detta dokument föreslår vi en ny metod, s.k. Smooth Neighbors on Teacher Graphs (SNTG). I SNTG konstrueras en graf baserad på lärarmodellens förutsägelser, d.v.s. modellernas implicita självanalys. Sedan fungerar grafen som ett likhetsmått med avseende på vilka representationerna av "liknande" angränsande punkter lär sig att vara släta på det lågdimensionella grenröret. Vi uppnår toppresultat på halvövervakade riktmärken för lärande. Felprocenten är 9,89 %, 3,99 % för cifAR-10 med 4000 etiketter, SVHN med 500 etiketter. Framför allt är förbättringarna betydande när etiketterna är färre. För den icke-augmenterade MNIST med endast 20 etiketter sänks felprocenten från tidigare 4,81 % till 1,36 %. Vår metod visar också robusthet för bullriga etiketter.
Smidiga grannar på lärargrafer (SNTG) REF undersöker strukturen hos de omärkta uppgifterna genom att konstruera ett diagram över lärarens resultat.
Smooth Neighbors on Teacher Graphs for Semi-Supervised Learning
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}