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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 844 - 854 (11page)
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Semi-supervised learning (SSL) and few-shot learning (FSL) have shown impressive performance even then the volume of labeled data is very limited. However, SSL and FSL can encounter a significant performance degradation if the diversity gap between the labeled and unlabeled data is high. To reduce this diversity gap, we propose a novel scheme that relies on an autoencoder for generating pseudo examples. Specifically, the autoencoder is trained on a specific class using the available labeled data and the decoder of the trained autoencoder is then used to generate N samples of that specific class based on N random noise, sampled from a standard normal distribution. The above process is repeated for all the classes. Consequently, the generated data reduces the diversity gap and enhances the model performance. Extensive experiments on MNIST and FashionMNIST datasets for SSL and FSL verify the effectiveness of the proposed approach in terms of classification accuracy and robustness against adversarial attacks.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Work
Ⅲ. Method
Ⅳ. Experiments
Ⅴ. Conclusion
References
참고문헌 (52)
참고문헌 신청
Krizhevsky, A., Sutskever, I. & Hinton, G. ImageNet classification with deep convolutional neural networks. Communications Of The ACM. 60, 84-90 (2017)
Xin, M. & Wang, Y. Research on image classification model based on deep convolution neural network. EURASIP Journal On Image And Video Processing. 2019, 1-11 (2019)
Ali, M., Iqbal, T., Lee, K., Muqeet, A., Lee, S., Kim, L. & Bae, S. ERDNN: Error-Resilient Deep Neural Networks With a New Error Correction Layer and Piece-Wise Rectified Linear Unit. IEEE Access. 8 pp. 158702-158711 (2020)
Ali, M. & Bae, S. Soft Error Adaptable Deep Neural Networks. Proceedings Of The Korean Society Of Broadcast Engineers Conference. pp. 241-243 (2020)
Khan, L., Saad, W., Han, Z., Hossain, E. & Hong, C. Federated learning for internet of things: Recent advances, taxonomy, and open challenges. IEEE Communications Surveys & Tutori- als. (2021)
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Ali, M., Iqbal, T., Lee, K., Muqeet, A., Lee, S., Kim, L. & Bae, S. ERDNN: Error-Resilient Deep Neural Networks With a New Error Correction Layer and Piece-Wise Rectified Linear Unit. IEEE Access. 8 pp. 158702-158711 (2020)
Ali, M. & Bae, S. Soft Error Adaptable Deep Neural Networks. Proceedings Of The Korean Society Of Broadcast Engineers Conference. pp. 241-243 (2020)
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