Halvövervakade inlärningsmetoder med hjälp av Generativa Adversarial Networks (Gans) har på senare tid visat lovande empirisk framgång. De flesta av dessa metoder använder en delad discriminator/klassificerare som diskriminerar verkliga exempel från falska samtidigt förutsäga klassetiketten. Motiverad av GAN-generatorns förmåga att fånga datagrenröret väl, föreslår vi att beräkna tangentutrymmet till datagrenröret med hjälp av GANs och använda det för att injicera invarianter i klassificeringen. I processen föreslår vi förbättringar jämfört med befintliga metoder för att lära sig den inversa kartläggningen (dvs. kodaren) som avsevärt förbättras när det gäller semantiska likheter mellan det rekonstruerade provet och det ingående provet. Vi observerar betydande empiriska vinster i halvövervakad inlärning över baslinje, särskilt i de fall där antalet märkta exempel är lågt. Vi ger också insikter i hur falska exempel påverkar den halvövervakade inlärningsprocessen.
Detta tillvägagångssätt har nyligen setts över inom ramen för GAN:s Ref, där tangentutrymmet till datagrenröret uppskattas med hjälp av GAN:er med en kodare för att injicera varians i klassificeringsanordningen.
Improved Semi-supervised Learning with GANs using Manifold Invariances
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}