Det förväntas vanligtvis att inlärningsresultaten kan förbättras genom att man utnyttjar omärkta data, särskilt när antalet märkta data är begränsat. Det har dock rapporterats att befintliga halvövervakade inlärningsmetoder i vissa fall ger ännu sämre resultat än övervakade metoder som endast använder märkta data. Därför är det önskvärt att utveckla säkra halvövervakade inlärningsmetoder som inte avsevärt kommer att minska inlärningsprestandan när omärkta data används. Detta dokument fokuserar på att förbättra säkerheten hos halvövervakade stödvektormaskiner (S3VM). För det första föreslås S3VM-us-metoden. Det använder en konservativ strategi och använder bara de omärkta instanser som är mycket sannolikt att vara till hjälp, samtidigt som man undviker användning av mycket riskabla sådana. Detta tillvägagångssätt förbättrar säkerheten, men dess prestandaförbättring med hjälp av omärkta data är ofta mycket mindre än S3VMs. För att utveckla ett säkert och välfungerande tillvägagångssätt undersöker vi det grundläggande antagandet av S3VM, dvs. separation med låg densitet. Baserat på observationen att flera bra kandidat lågdensitet separatorer kan identifieras från utbildningsdata, säkra semi-övervakade stöd vektor maskiner (S4VMs) föreslås här. Detta tillvägagångssätt använder flera lågdensitetsavskiljare för att approximera mark-sanningen beslutsgräns och maximerar förbättringen i prestanda för induktiva SVMs för alla kandidatavskiljare. Under antagandet som används av S3VMs, Det visas här att S4VMs är bevisligen säkra och att prestandaförbättringen med hjälp av omärkta data kan maximeras. En förlängning av urvalet av S4VM presenteras också. Den här utbyggnaden gör det möjligt för S4VMs att göra förutsägelser om osedda fall. Vår empiriska studie om ett brett spektrum av data visar att S4VM:s totala prestanda är mycket konkurrenskraftig med S3VM:er, medan S4VM:er i många fall sällan presterar sämre än induktiva SVM:er, till skillnad från S3VM:er som skadar prestandan avsevärt.
Ett annat försök att konstruera en robust halvövervakad version av en övervakad klassificering har gjorts i REF, som introducerar den säkra halvövervakade stödvektorn (S4VM).
Towards Making Unlabeled Data Never Hurt
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}