Augmentation」の意訳です。Luongさんによる投稿です。Augmentation)は、利用できるラベルき付データが少ないケースで驚くほど効果的です。20のラベル付きサンプルを元に、UDAは50,000のラベルなしサンプルを作り出すことによってIMDb感情分析タスクでエラー率4.20を達成しました。この結果は、25,000のラベル付きサンプルで訓練されたエラー率4.32の最先端の教師付き学習モデルが出したスコアよりも優れています。大規模データが利用できるケースでは、完全なトレーニングセットを使用して、UDAはまた着実な性能向上をもたらします。感情を分析するIMDbのベンチマーク。UDAは、様々なトレーニングサイズで、教師あり学習モデルの最先端の結果を上回っています。Learning)ベンチマークで比較した結果、UDAは、VAT、ICT、MixMatchなど、既存の全てのSSL手法よりも大幅に優れています。ラベル付サンプルを4,000使用したUDAは5.27の誤り率を達成しており、これは50,000のラベル付サンプルを使用する完全教師付き学習モデルの性能に匹敵します。ShakeDropにより、UDAは2.7という新しい最先端のエラー率を達成し、過去の最高の半教師付き学習のスコアと比較してエラー率を45%以上削減しました。SVHNでは、UDAは250のラベル付きサンプルのみで2.85のエラー率を達成し、これは約70,000のラベル付きサンプルでトレーニングされた完全教師付き学習モデルの性能と一致します。画像分類作業CIFAR-10で実行したSSLベンチマークの比較結果UDAは、既存の全ての半教師付き学習(全てWide-ResNet-28-2アーキテクチャを採用しています)を上回っています。4000事例では、UDAは50,000事例で学習した完全教師付きモデルのパフォーマンスに匹敵します。10%のラベル付きデータ含むImageNetでは、UDAはtop-1精度を55.1%から68.7%に向上させました。完全にラベル付されたセットと1.3Mの追加のラベリングされていないデータが利用可能な大規模データ利用可能体制下では、UDAはtop-1精度を78.3%から79.0%に更新させ続けています。リリースUDAのコードを私達の研究結果を再現可能なように、全てのデータ拡張手法と共にリリースしました。リリースされたデータ拡張手法には、例えば事前訓練済み翻訳モデルによる逆翻訳などが含まれます。このリリースによって、半教師つき学習の進歩がさらに進むことを願っています。Deanのこのプロジェクトへの協力に感謝します。Training」のプレプリントはオンラインで入手できます。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。=心に響いた言葉フォード・モーター社のCEOは、こう言ってルーサーをからかった。「ウォルター、ここのロボットからどうやって組合費を取り立てるのかな?」すると、ルーサーはこう言って反撃した。WordPress.。