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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-12-22 15:30 ［ショートペーパー］Semi supervised image classification using unreliable pseudo label ○Jihong Hu・Yinhao Li・Yen-Wei Chen（Ritsumeikan Univ.）  IBISML2022-47 |
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| 抄録 | （和） | (まだ登録されていません) |
| （英） | Semi-supervised learning (SSL), which automatically annotates unlabeled data with pseudo labels during training, has achieved great success on the image classification task. However, the training process suffers from confirmation bias due to the low quality pseudo labels. To alleviate the confirmation bias, existing SSL methods use a high confidence threshold to select the data with reliable pseudo labels and ignore the data with unreliable pseudo labels for training. Thus, many training samples with unreliable pseudo labels cannot be fully used, especially the hard samples in complex datasets, causing low model performance and slow convergence speed. To address this issue, we introduce a novel pseudo label-based SSL approach with contrastive learning, which treats the samples with unreliable pseudo labels as the negative samples of the certain categories during training. Consequently, these samples with unreliable pseudo labels could be used effectively during training process especially in the early stage. In addition, we design a selection strategy based on the distribution of model prediction results to separate reliable and unreliable pseudo labels. The experiment results on CIFAR100 dataset demonstrate the effectiveness of the proposed method. | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | Semi supervised learning / contrastive learning / pseudo label / image classification / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 325, IBISML2022-47, pp. 24-29, 2022年12月. | |
| 資料番号 | IBISML2022-47 | |
| 発行日 | 2022-12-15 (IBISML) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2022-47 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2022-12-22 - 2022-12-23 |
| 開催地（和） | 京都大学 |
| 開催地（英） | Kyoto University |
| テーマ（和） | 機械学習一般 |
| テーマ（英） | Machine Learning, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2022-12-IBISML |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Semi supervised image classification using unreliable pseudo label |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Semi supervised learning |
| キーワード(2)（和/英） | / contrastive learning |
| キーワード(3)（和/英） | / pseudo label |
| キーワード(4)（和/英） | / image classification |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 胡 季宏 / Jihong Hu / フ ジホン |
| 第1著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 李 印豪 / Yinhao Li / リ インゴウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 陳 延偉 / Yen-Wei Chen / チン エンイ |
| 第3著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-12-22 15:30:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2022-47 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.325 |
| ページ範囲 | pp.24-29 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-12-15 (IBISML) |
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