Reg-Gan: Semi-Supervised Learning Based on Generative Adversarial Networks for Regression
Notice bibliographique
Résumé
This research concerns introducing a method to solve the semi-supervised learning problem with generative adversarial networks (GANs) for regression. In contrast to classification, where only a limited number of distinct classes is given, the regression task is defined as predicting continuous labels for a given dataset. This method will be of particular interest for the applications in which a small number of labeled samples is available, and the labels are continuous such as predicting steering angles from the front camera image in the end-to-end task of autonomous driving. Semi-supervised learning is of vital importance for the applications where a small number of labeled samples is available, or labeling samples is difficult or expensive to collect. A case in point is autonomous driving in which obtaining sufficient labeled samples covering all driving conditions is costly. In this context, we can take advantage of semi-supervised learning techniques with groundbreaking generative models, such as generative adversarial networks. However, currently almost all proposed GAN-based semi-supervised techniques in the literature are focused on solving the classification problem. Hence, developing a GAN-based semi-supervised method for the regression task is still an open problem. In this work, two different architectures will be proposed to address this problem. In summary, our introduced method is able to predict continuous labels for a training dataset which has only a limited number of labeled samples. Moreover, the application of this technique for solving the end-to-end task in autonomous driving will be presented. We performed several experiments to evaluate our proposed method, and the results are very promising compared with the state-of-the-art Improved-GAN technique [1].
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».