<h2 id=Semi-Supervised> Semi-Supervised</h2><div class="visible-content"> #NeuralNetwork #ComputerVision #Embeddings #Pocket #RepresentationLearning #ContrastiveLearning #ICLR
Issue Date: 2023-04-30
SemPPL: Predicting pseudo-labels for better contrastive representations, Matko Bošnjak+, N_A, ICLR’23
GPT Summary- 本研究では、コンピュータビジョンにおける半教師あり学習の問題を解決するために、Semantic Positives via Pseudo-Labels (SemPPL)という新しい手法を提案している。この手法は、ラベル付きとラベルなしのデータを組み合わせて情報豊富な表現を学習することができ、ResNet-$50$を使用してImageNetの$1\%$および$10\%$のラベルでトレーニングする場合、競合する半教師あり学習手法を上回る最高性能を発揮することが示された。SemPPLは、強力な頑健性、分布外および転移性能を示すことができる。
Comment<p>後ほど説明を追記する</p><p>関連:
- A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations, Ting Chen+, ICML’20
</p>
</div>
if ('IntersectionObserver' in window) {
const observer = new IntersectionObserver((entries, obs) => {
entries.forEach(entry => {
if (entry.isIntersecting) {
const el = entry.target;
const html = el.getAttribute('data-embed');
if (html) {
const placeholder = el.querySelector('.tweet-placeholder');
if (placeholder) placeholder.remove();
el.innerHTML = html.trim();
if (window.twttr?.widgets?.load) {
window.twttr.widgets.load(el);
}
}
obs.unobserve(el); // 処理済みは監視解除
}
});
}, {
rootMargin: '500px 0px', // 画面手前200pxで読み込み開始
threshold: 0
});
tweets.forEach(tweet => observer.observe(tweet));
} else {
// IntersectionObserver未対応ブラウザ用のフォールバック
function lazyLoadFallback() {
tweets.forEach(el => {
if (el.getAttribute('data-embed') && el.getBoundingClientRect().top < window.innerHeight) {
const html = el.getAttribute('data-embed');
const loadingImg = el.querySelector('.tweet-loading');
if (loadingImg) loadingImg.remove();
el.innerHTML = html.trim();
el.removeAttribute('data-embed');
if (window.twttr?.widgets?.load) {
window.twttr.widgets.load(el);
}
}
});
}
window.addEventListener('scroll', lazyLoadFallback);
lazyLoadFallback();
} }); </script>