論文紹介

ICLR2021のデノイジングの論文(Fully Unsupervised Diversity Denoising with Convolutional Variational Autoencoders)の紹介。ノイズ画像のみを訓練画像とし、VAEの枠組みを利用してノイズモデルを学習させることで、確率的に複数のクリーンな画像を提示することを可能にした。

CVPR2021のoral論文である、DatasetGAN: Efficient Labeled Data Factory with Minimal Human Effortの紹介。StyleGANの特徴マップから抽出した画素ごとの特徴を入力、少数の合成画像の画素ごとのアノテーションを教師とし、MLPを学習することで、「無限」のデータセットとそのアノテーションを生成する。

Federated Learning（連合学習）の定義を確認したあと、6つの要素（データの配置のされ方、機械学習モデル、プライバシー機構、通信構造、連合のスケール、連合のモチベーション）をもとにした連合学習の分類について詳しくみていく

SSD: A Unified Framework for Self-Supervised Outlier Detectionの解説記事。自己教師あり学習の手法の一つである対照学習で特徴空間の学習を行い、k-meansを用いて分布内データのクラスタを推定し、特徴空間におけるマハラノビス距離を計算することで、分布内データのクラスラベルを使わずに分布外検知を行う。ICLR2021でアクセプトされた論文。

Free Lunch for Few-shot Learning: Distribution Calibrationの紹介。ベースクラスの統計量をもとに、特徴空間上でfew-shotデータの「分布」を推定することで、精度が大きく向上した (ICLR 2021 oral)