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3.3 半教師あり学習 ここでは、ラベルあり画像に加え大量のラベルなし画像も用いることにします。ラベル... 3.3 半教師あり学習 ここでは、ラベルあり画像に加え大量のラベルなし画像も用いることにします。ラベルあり画像は今まで通り120万枚のImageNetの画像を用い、ラベルなし画像は1,300万枚も用います。ラベルなし画像たちにはEfficientNet-L2(ImageNet分類精度88.4%)によって疑似ラベルが付与されます。つまり、ラベルあり画像と大量の疑似ラベルあり画像を全て学習に用いたときの分類精度を見ています。下表がその結果になっています。なんと、ResNet-RSはEfficientNetよりもV100で5.5倍も早いことがわかります(TPUでは4.7倍)。 画像: "Revisiting ResNets: Improved Training and Scaling Strategies", Bello, I., Fedus, W., Du, X., Cubuk, E., Sr