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【论文笔记】MixMatch: A Holistic Appro

【论文笔记】MixMatch: A Holistic Appro

作者: 昭君姐 | 来源:发表于2019-06-04 22:29 被阅读0次

URL:
https://arxiv.org/abs/1905.02249v1

https://github.com/google-research/mixmatch

TL;DR

利用unlabeled的标签,半监督学习。


Dataset/Algorithm/Model/Experiment Detail

示意流程图
算法流程图

对于含标签数据 \mathcal{L_X} 及不含标签数据 \mathcal{X_U} ,通过mixmatch方法生成 \mathcal{X', U'}
其中mixmatch方法主要如下:

  • 首先对图片进行多次augment处理,通过模型预测求平均值作为“guessed label”
  • sharpen预测标签,拉开最大值和其他值的距离
  • 通过以下公式进行mixup操作


    mixup操作

接着分别用交叉熵和L2计算损失。 \mathcal{L_U} 用L2的原因是L2比交叉熵对不准确标签更不敏感。

优化损失

实验结果也涨点明显


实验结果

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