Sen(Qian)’s Memo
This website is Donglin Qian (Torin Sen)’s memo, especially about machine learning papers and competitive programming.
Self-supervised
2024-07-01
2023-KDD-[RobustPU]Robust Positive-Unlabeled Learning via Noise Negative Sample Self-correction
典型的なCurriculum Learningを導入したPU。
2024-06-14
2020-NIPS-[FixMatch]Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence
Data Augmentationして損失に導入する。ここで、強い拡張と弱い拡張の両方を考えてみる。 1. ラベルありデータの損失 2. ラベルなしデータに弱い拡張を施し予測されたラベルをhard labelにする。そのhard labelと同じラベルありデータに強い拡張を施したものの損失を計算する。 弱い拡張は左右反転とか平行移動。強い拡張はモザイクとか
