Evaluation of Parameter Update Effects in Deep Semi-Supervised Learning Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
Semi-Supervised Machine Learning (SSML) algorithms are combinations of unsupervised and supervised learning algorithms. This combination enables SSML algorithms to learn from both labelled and unlabelled data. One of the challenges is identifying the key contributing factors from both kinds of algorithms to the learning performance, in terms of training time, training loss, and accuracy. Previously, researchers have adopted Deep Neural Networks (DNNs) to construct the core learning models of SSML algorithms with improved accuracy. However, there is still a lacks of a systematic study to understand the key contributing factors and their effects. In this paper, we generalize the common components of SSML algorithms from state-of-the-art models (- Model, Temporal Ensembling and Mean-Teacher). We form a conceptual Semi-Supervised Computation Graph (SSCG) to inject different kinds of DNNs to the network classifier component in the computation graph. Such a combination illustrates two major aspects to investigate the effects: (1) parameter updates during the training across labelled and unlabelled data; (2) the ratio of labelled and unlabelled data. We performed 27 experiments with 3 SSML algorithms, 3 DNNs and 3 different ratios of labelled and unlabelled data. Our experimental results demonstrate that parameter updates are a dominating factor to the training loss and the learning precision. The experiments show that training loss is lowered by 6% and precision is increased by 4.21% using shake-shake26 as the network classifier in the SSML algorithm of Mean-Teacher, compared to all other combinations. We also observed a positive correlation with an R score value of 0.69 and the p-value of 0.03887 between the training time and the ratio of labelled to unlabelled data. Introducing more labelled data leads to longer training time, which triggers more parameter updates in back-and forward-propagations.
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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 | 0,011 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».