Evaluation of Parameter Update Effects in Deep Semi-Supervised Learning Algorithms
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle