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#375
summarized by : 田所龍
どんな論文か？
従来の半教師あり学習は、学習に用いるラベルなし画像が教師あり画像と同一のラベル分布に属していることを前提としている。近年提案されたopen-SSLは、その制約をなくし、任意の教師ありラベルなし画像を用いることができる半教師あり学習である。提案手法では、唯一の既存手法であるORCAと比較しても十分な精度向上が見られた。
新規性
open-world SSLにおける既存手法ORCAでは、自己教師あり事前学習と多重最適化が用いていたが、本手法で提案されている Sinkhorn-Knoppによる擬似ラベル生成とUncertainty-Guided Temperature Scalingは既存手法とは異なるアプローチでさらなる精度向上を果たしている。
結果
半教師あり学習における既知のクラスに対しては通常の分類精度で評価。ラベルなしデータセットにおける未知のクラスに対しては、正しくクラスタリングが行えているかの精度で評価。既存手法と比較しても、十分な精度向上が得られたている。
その他（なぜ通ったか？等）
なぜ通ったか？：既存手法とは十分に異なるアプローチで十分な精度向上が見られている
https://github.com/nayeemrizve/TRSSL
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