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Debiased Self-Training for Semi-Supervised Learning

오늘 포스팅할 논문은 "Debiased Self-Training for Semi-Supervised Learning'입니다. 이 논문은 NeurIPS 2022 Oral Paper로 채택되었습니다. 자세한 코드 정보는 저자들이 공유한 Github에서 확인하세요! Key Words Training Bias: The bias increment brought by some unreasonable training strategies Data Bias: The bias inherent in semi-supervised learning tasks, such as sampling bias and pretrained representation of the unlabeled data. 이 논문은 위의 두 핵심 단어를 가지..
AI 2023. 1. 7. 21:36

SaR: Self-Adaptive Refinement on Pseudo Labels for Multiclass-Imbalanced Semi-Supervised Learning

최근에는 Semi-Supervised Learning(SSL) 관련 공부를 하고 있어서 정리를 위해 포스팅을 합니다. SaR: Self-Adaptive Refinement on Pseudo Labels for Multiclass-Imbalanced Semi-Supervised Learning CVPR 2022에 통과된 논문이며 기존 FixMatch, FlexMatch 등과 같이 Hybrid SSL입니다. Contribution Propose SaR $($Selfadaptive Refinement$)$ to refine the soft labels before generating the one-hot pseudo labels Demonstrate the compatibility of SaR with sev..
AI 2023. 1. 6. 03:40