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#938
summarized by : Koki Obinata
どんな論文か？
半教師あり学習において，ラベルありの一部のデータで学習したモデルで仮ラベルを推定するのではなく，一部のデータで学習したモデルから得られるベクトル表現を用いて近傍グラフを形成し，transductive learningの手法である"label-propagation"で仮ラベルを推定する手法を提案．仮ラベルの推定を本手法で置き換えることで，半教師あり学習の枠部みに広く組み入れることが可能である．
新規性
transductive learningで用いられるlabel-propagationで仮ラベルを推定する点
結果
CIFAR-10, 100, Mini-ImageNetで実験を行い，現在のSOTA手法であるMean teacherよりも高い精度を本手法単体で達成．また，Mean teachertと組み合わせることも可能であり，組み合わせることでより高い精度が得られた．
その他（なぜ通ったか？等）
未付与のラベルについて，モデルの推定結果を仮ラベルとしていた部分を置き換える手法であり，汎用性が高い点
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