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MixMatch: A Holistic Approach to Semi- Supervised Learning
- 1. MixMatch: A Holistic Approach to Semi- Supervised Learning 05/20 神戸瑞樹 Nicholas Carlini Google Research ncarlini@google.com Ian Goodfellow Work done at Google ian-academic@mailfence.com Avital Oliver Google Research avitalo@google.com Nicolas Papernot Google Research papernot@google.com Colin Raffel Google Research craffel@google.com David Berthelot Google Research dberth@google.com https://arxiv.org/pdf/1905.02249.pdf
- 2. 概要 • 半教師あり学習の手法であるMixMatchを提案 • これまでの半教師あり学習のアプローチをひとまと めにした • CIFAR-10(250label)のエラー率を38％から11％ に 2
- 3. 半教師あり学習 • ラベル付きの画像を大量に用意することは困難 • 画像だけなら比較的容易 • 少量のラベル付き画像と大量のラベルなし画像 から学習する • 半教師あり学習のロス • Entropy loss • Consistency loss • Regularization loss 3
- 4. Consistency loss • 同じ画像に違うノイズを加えてその差をなくす • VAT • Adversarial exampleで使うノイズを加える • Mean teacher • ノイズは同じだけどモデルの片方の重みを移動指数 を用いたものにする 4
- 5. Entropy loss • モデルの出力をラベルなし画像のラベルとする • Pseudo-Label • VAT 5 Regularization loss • 普通の正則化 • L2 loss • Mix up
- 6. Mix up 6 • 2つのデータに対して、ラベルとデータの双方 を線形補間してデータを増やす • 半教師あり学習で画像のみ増やすのに使う場合 もある http://wazalabo.com/mixup_1.html より https://arxiv.org/pdf/1903.03825.pdf より
- 12. ハイパーパラメータ • ハイパーパラメータが多く存在 • T(sharpenの温度), • K（ラベルなしのaugmentation数） • α（Mixupにおけるベータ分布のパラメータ） • λU （半教師の重み） • それでも、殆どが固定値で良い精度になる • T = 0.5 , K = 2で固定 • α=0.75, λU =100から探索 12
- 13. 実験 • Wide Resnet-28を使用 • 2^16のサンプルごとにモデル保存 • 最後の20個のモデルにおける精度の平均をレ ポート • バリデーションで最も低いエラー率のものを使 用するなどでもっと良い精度になるかも 13
- 14. Cifar-10への適用 • α=0.75, λU=75 • ラベル数を250から 4000まで変化 • 250labelでエラー率が 11.08%まで改善（次 点でVATの36.03％） • 250labelで他の手法の 4000labelと同程度 14
- 15. SVHNへの適用 • α=0.75, λU=250 • ラベル数を250から 4000まで変化 • 250labelでエラー率 3.78％ 15
- 16. STL-10への適用 • 10class • 96*96のカラー画像 • 各クラス訓練500、テスト800 • 100000のラベルなし画像 • 画像はimagenetから • α=0.75, λU=50 16
- 17. Ablation Study • 各要素を足したり消したりしてその影響を調査 • Cifar-10 の250label、4000labelで調査 17
- 18. まとめ • 半教師あり学習の手法であるMixMatchを提案 • これまでの半教師あり学習のアプローチをひとまと めにした • CIFAR-10(250label)のエラー率を11％に • 半教師あり学習は画像でばかり評価されている ので、他のドメインでも試したい 18