Halvövervakad inlärning (SSL) ger en kraftfull ram för att utnyttja omärkta data när etiketter är begränsade eller dyra att få tag på. SSL-algoritmer baserade på djupa neurala nätverk har nyligen visat sig framgångsrika på standard benchmarking uppgifter. Men vi hävdar att dessa riktmärken misslyckas med att ta itu med många frågor som SSL-algoritmer skulle möta i verkliga applikationer. Efter att ha skapat en enhetlig reimplementering av olika allmänt använda SSL-tekniker testar vi dem i en serie experiment som är utformade för att ta itu med dessa frågor. Vi finner att prestandan hos enkla basvärden som inte använder omärkta data ofta är underrapporterad, SSL-metoder skiljer sig i känslighet för mängden märkta och omärkta data, och prestanda kan försämras avsevärt när den omärkta datauppsättningen innehåller out-of-distribution exempel. För att hjälpa till att vägleda SSL-forskningen mot verklig tillämpning, gör vi vår enhetliga omimplementerings- och utvärderingsplattform tillgänglig för allmänheten.
SSL-metoder syftar till att utnyttja omärkta data för att erhålla beslutsgränser som bättre passar den underliggande datastrukturen REF.
Realistic Evaluation of Deep Semi-Supervised Learning Algorithms
{'venue': 'NIPS 2018 Proceedings', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}