https://arxiv.org/abs/2001.07685
augmentation과 pseudo label을 활용한 semi supervised learning의 계속. 실은 어떤 종류의 augmentation을 활용할 수 있는가가 더 중요한 문제가 된 것은 아닌가?
이미지 클래스를 변화시키지 않는, 즉 각 클래스의 매니폴드를 벗어나지 않거나 크게 위배되지 않는 종류의 매니폴드 위에서의 이동(perturbation)이 강력하다 - 물론 이 예제에서는 상당히 강력한 augmentation을 활용한 것을 강조하고 있지만. - mixup도 그렇고, 데이터 매니폴드를 벗어난다는 것 자체가 큰 문제는 아닌 것 혹은 그것이 오히려 도움이 되는 것일까? -
#semi_supervised_learning #manifold #mixup #augmentation