PR-237: FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence

#FixMatch #Google #DeepLearning #SemiSupervisedLearning #PR12 TensorFlow Korea 논문읽기모임 PR12 237번째 논문 "FixMatch:simplifying semi supervised learning with consistency and confidence" review입니다. 많은 데이터를 이용하여 neural network를 학습시키면 높은 정확도를 달성할 수 있는 건 잘 알려져있습니다. 다만, 많은 수의 labeled 데이터셋을 확보하는건 많은 시간과 비용이 소요됩니다. 이를 위해 적은 수의 labeled 데이터셋을 이용하여 neural network를 학습시키는 방법을 Semi-Supervised Learning이라 부릅니다. 오늘 소개드릴 Google Research의 FixMatch 논문은 Semi-Supervised Learning의 대표적인 접근법인 Pseudo-Labeling 과 Consistency Regularization 방법을 동시에 활용하여 단순하지만 좋은 성능을 달성할 수 있는 FixMatch 라는 방법론을 제안하였고, 나아가 학습에 관여하는 여러 요소들에 대한 상세한 ablation study를 통해 상세한 결과 분석도 보여주고 있습니다. 발표 자료: https://www.slideshare.net/HoseongLee6/fixmatchsimplifying-semi-supervised-learning-with-consistency-and-confidence 공부하시는데 도움이 되셨으면 좋겠습니다. 감사합니다.