ココアのお勉強ブログスマートフォン用の表示で見るココアのお勉強ブログ理工学部の大学4年生です。深層学習を中心に勉強/研究しています。初心者なので優しくしてくれると嬉しいです。きまぐれでイラストも描きます。AUGMENTATION(UDA)、MixMatchについて調べました。間違いがあったら教えてください。Learningstep1step2step3step4step5step6step7step8step9MixMatchアルゴリズムReMixMatch自分用用語メモSharpenPseudo-labelそもそも半教師あり学習って何?現実問題、ラベルあり画像(教師ありデータ)を大量に用意することは難しい。ラベルなし画像(教師なしデータ)を用意するのは簡単。そこで少量の教師ありデータと大量の教師なしデータから学習する手法として半教師あり学習が提案されている。ensemblingが提案されている。ここで:学習データ:正解ラベル:バッチサイズ:何エポック目か:時間に依存する重み。確率的にDropoutの位置を変えるネットワークを用いる。流れは以下のようになる。上図にも書いてあるが損失関数は以下のように定義されており、前の項(黄色線)が教師あり損失関数項、後ろの項(赤線)が教師なし損失関数項となる。ENSEMBLING流れは以下のようになる。