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#748
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
対称学習で特徴量抽出機を事前学習後、Wasserstein距離に関して確率分布の重心を定義するWasserstein barycenterを利用してラベル無しデータをクラスタリングした後に、WGANのCritic層を利用して分布間の距離を測り、ラベル有りのクラスに基づいて、クラスタリングする一方で、その結果を擬似ラベルとして、両方のデータセットに対して分類問題を解くことで、半教師あり学習をする提案
新規性
分布間の距離を利用してラベル無しデータを、ラベル有り・無しデータ、両方を同時に使用して半教師有りで学習するという点で新規
結果
WRN-28-2をベースに、CIFAR-{10, 100}、SVHNに対してラベル有りデータの数をそれぞれ、(250, 4000)、(2500, 10000)、(250, 1000)と設定し、それ以外をラベル無しで評価した結果、提案手法が既存手法よりよい結果を達成した (但しSVHN+250を除く)
その他（なぜ通ったか？等）
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