FGBC: Flexible graph-based balanced classifier for class-imbalanced semi-supervised learning

クラスインバランスを持つデータ向けの半教師あり学習．FixMatchなど既存の半教師アルゴにグラフ・ベースの分類ヘッド，クラスに依存した特徴量のmixup，適応的な閾値調整をアドオンして，クラスインバランスへの頑健性を向上させる．直近の困りごとと関連しているので文献探索用にメモ．

基本情報

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	journal = {Pattern Recognition},
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	title = {FGBC: Flexible graph-based balanced classifier for class-imbalanced semi-supervised learning},
	volume = {143},
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論文リンク

Pattern Recognition / SSRN

著者・所属

• Xiangyuan Kong, Xiang Wei, Xiaoyu Liu, Jingjie Wang, Weiwei Xing, Wei Lu (Beijing Jiaotong University)

新規性

手法

主な技術要素は3つ：

• Graph-based classifier head
• Class-aware feature MixUp
• Flexible threshold adjustment

結果

議論・コメント

関連文献

• H. Lee et al., ABC: auxiliary balanced classifier for class-imbalanced semi-supervised learning, NeurIPS 2021.

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