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Classification d’images en apprenant sur des échantillons positifs et non labélisés avec un réseau antagoniste génératif

Authors
  • Chiaroni, Florent
  • Rahal, Mohamed-Cherif
  • Dufaux, Frédéric
  • Hueber, Nicolas
Publication Date
Jul 04, 2018
Source
Kaleidoscope Open Archive
Keywords
Language
French
License
Unknown
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Abstract

Dans ce document, nous proposons une nouvelle approche répondant à la tâche de classification d'images à partir d'un apprentissage sur données positives et non-labélisées. Son bon fonctionnement repose sur certaines particularités des réseaux antagonistes génératifs (GANs). Ces derniers nous permettent de générer des fausses images dont la distribution se rapproche de la distribution des échantillons négatifs inclus dans le jeu de données non labélisé disponible, tout en restant différente de la distribution des échantillons positifs non labélisés. Ensuite, nous entraînons un classifieur convolutif avec les échantillons positifs et les faux échantillons générés, tel que cela aurait été fait avec un jeu de données classique de type Positif Négatif. Les tests réalisés sur trois jeux de données différents de classification d'images montrent que le système est stable dans son comportement jusqu'à une fraction conséquente d'échantillons positifs présents dans le jeu de données non labélisé. Bien que très différente, cette méthode surpasse l'état de l'art PU learning sur le jeu de données RVB CIFAR-10.

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