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0. 忙しい方へ SLAの構成要素は次の3つだよ 結合ラベル:「元のラベル」と「適用したDA」の組み合わせを... 0. 忙しい方へ SLAの構成要素は次の3つだよ 結合ラベル:「元のラベル」と「適用したDA」の組み合わせを新たなラベルとしたよ アンサンブル:予測ラベルは「元の画像」と「DA適用後の画像たち」を全て考慮して出力するよ 自己蒸留:推論時にもアンサンブルの効果が得られるように、アンサンブルによる出力を模倣するような線形変換を用意するよ CIFAR10/100/TinyImageNetなど幅広いデータセットで大きなゲインを得ているよ Few-shotや不均衡データに対しても性能向上を示したよ 1. SLAの解説 SLAは、Self-Supervised Learning(=SSL)にインスピレーションを得ています。ラベル予測にはアンサンブルを用いており、また推論時のスピードを速くするために自己蒸留を用いています。SLAの説明は次の順番で行います。 Self-Supervised Learnin