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.
Den smidiga grannar på lärargraf (SNTG) metod REF konstruerar en graf baserad på förutsägelsen av lärarmodellen och bildar en bättre lärare.
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']}