Mis on järjepidevuse regulatsioon (FixMatch)?

Konsistentsuse regulatsioon on meetod osaliselt märgitud andmete õppimise valdkonnas, mis eeldab, et mudel peaks andma stabiilsed prognoosid sama sisendi erinevate variatsioonide jaoks. FixMatchis rakendatakse seda põhimõtet, kasutades nõrku ja tugevaid andmeaugumentatsioone: mudel genereerib pseudo-sildid nõrga augmentatsiooni korral ja seejärel treenib tugeva augmentatsiooni peal, püüdes tagada, et prognoosid kattuksid.

Näide: pildi puhul rakendatakse esmalt kerget augmentatsiooni (näiteks väikest heledust muutust), mudel ennustab klassi, ja kui usaldus on piisavalt kõrge, kasutatakse seda ennustust pseudo-sildina. Seejärel rakendatakse sama pildi puhul tugevat augmentatsiooni (näiteks juhuslik lõikamine, pööramine), ja mudel treenitakse nii, et tugevate augmentatsioonide prognoos kattuks pseudo-sildiga.

See aitab tõhusalt kasutada märkamatuid andmeid ja parandab mudeli üldistamisvõimet.