Sen(Qian)’s Memo
This website is Donglin Qian (Torin Sen)’s memo, especially about machine learning papers and competitive programming.
Mix-up
2024-09-21
2020-onlyarxiv-[MixPUL] Consistency-based Augmentation for Positive and Unlabeled Learning
2024-09-20
2022-ICLR-[P3Mix]Who Is Your Right Mixup Partner in Positive and Unlabeled Learning
PUのcost-sensitiveのnegative assumptionを防ぐため、識別境界に近い(これは識別確率が[0.5-x, 0.5+x]に含まれているって感じの)データをmixupして学習させるという手法。 面白いのは、cost sensitiveなのにPUの項の重みは固定ではなくハイパラにしているところ。
2024-09-18
2022-CVPR-[Dist-PU] Positive-Unlabeled Learning from a Label Distribution Perspective
ラベルの予測確率について、Pでは平均が1、Uでは平均がclass priorにしたい。 1. 自明な解としてUのすべての確率がclass priorになること。これを防ぐためUの分布にEntropy Minimizationも入れる。 2. それだけでは過学習するので、mix-upを導入する。mix-upしたデータに対してもEntropy Minimizationも行う。