I många verkliga scenarier, märkta data för en specifik maskininlärning uppgift är kostsamt att få. Halvövervakade utbildningsmetoder använder sig av rikligt tillgängliga omärkta data och ett mindre antal märkta exempel. Vi föreslår en ny ram för halvövervakad utbildning av djupa neurala nätverk inspirerade av lärande i människor. "Associationer" är gjorda av inbäddningar av märkta prover till omärkta prover och tillbaka. Optimeringsschemat uppmuntrar till korrekta associationscykler som hamnar på samma klass från vilken föreningen startades och straffar felaktiga associationer som slutar på en annan klass. Implementeringen är enkel att använda och kan läggas till alla befintliga end-to-end utbildning setup. Vi demonstrerar förmågan att lära genom association på flera datamängder och visar att det kan förbättra prestanda på klassificering uppgifter oerhört genom att använda sig av ytterligare tillgängliga omärkta data. Särskilt när det gäller fall med få märkta data överträffar vårt utbildningsprogram det aktuella läget på SVHN.
Associativt lärande introducerat av REF, lärande genom association var ursprungligen tillämpas på halvövervakat lärande.
Learning by Association — A Versatile Semi-Supervised Training Method for Neural Networks
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}