Pozitivno in neoznačeno učenje z generativnimi nasprotniškimi mrežami

Povzetek

Količina ustvarjenih podatkov otežuje njihovo obdelavo. V primeru nadzorovanega učenja lahko označevanje učnih primerov predstavlja dolgotrajno in drago nalogo. V dvorazrednih problemih primere označimo kot pozitivne ali negativne. V tem delu predpostavljamo, da imamo na voljo majhno število pozitivnih primerov in večje število neoznačenih primerov. Cilj generativnega pozitivnega in neoznačenega učenja je ustvariti označene primere, kar predstavlja strategijo za reševanje tega problema. Kljub temu generativni pristopi prinašajo pomanjkljivosti, kot so visoka računska zahtevnost, nestabilno učenje in nezmožnost ustvarjanja popolnoma označenih podatkovnih množic. V prispevku predlagamo nov generativni pristop, ki temelji na pomožnih klasifikacijskih generativnih nasprotniških mrežah. Nenegativno pozitivno in neoznačeno tveganje integriramo kot pomožno funkcijo izgube, da se naučimo porazdelitve pozitivnih in negativnih primerov. Na priznanem naboru podatkov za pozitivno in neoznačeno učenje prikažemo najsodobnejše rezultate. Rezultati kažejo, da naš pristop dosega primerljivo točnost z obstoječimi pristopi, kljub preprostejši arhitekturi, ima visoko učno stabilnost in generira nabor označenih podatkov.