Psuedo labelingとは何ですか?
Psuedo labelingは、深層学習のモデルを訓練するための手法の一つです。この方法では、予測が高い信頼性を持つデータポイントを、訓練データとしてモデルに使用します。この方法を使うことで、ラベル付けされていないデータも訓練に利用することができます。
例えば、あるタスクについてラベル付けされたデータセットがありますが、そのデータセットは非常に小さいため、モデルを訓練するには不十分です。このような場合、psuedo labelingを使うことで、より多くのデータをモデルに使用することができます。
psuedo labelingを使用する際には、予測の精度が高いことが重要です。もし予測の精度が低い場合、訓練データとして使用されるデータポイントは、不適切なラベルを持つ可能性があり、モデルの訓練結果が悪化する可能性があります。
Psuedo labelingのコード例を教えてください。
Psuedo labelingは、深層学習のモデルを訓練するための手法の一つです。ここでは、Psuedo labelingを使用した、簡単なPythonコード例を示します。
以下は、Psuedo labelingを使用してデータセットを訓練するためのコードです。この例では、scikit-learnライブラリを使用しています。
# ライブラリのインポート
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
# データセットの生成
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=10, n_classes=2, random_state=42)
# Psuedo labelingでラベル付けされていないデータを取得
X_unlabeled = X[500:]
# Psuedo labelingを適用するために、データセットを分割
X_train, y_train = X[:500], y[:500]
# Psuedo labelingを適用するために、ランダムフォレスト分類器を訓練
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)
# ラベル付けされていないデータを予測
predictions = clf.predict(X_unlabeled)
# 予測結果を用いて、ラベル付けされていないデータを訓練データとして使用
X_train = np.concatenate([X_train, X_unlabeled])
y_train = np.concatenate([y_train, predictions])
# 予測結果を使用して、モデルを再訓練
clf.fit(X_train, y_train)
このような方法を使用することで、Psuedo labelingを使用したデータセットの訓練が可能になります。
リークさせない方法と、なぜリークするのか?
参考:ここに書かれている。
https://developer.nvidia.com/blog/competition-and-community-insights-from-nvidias-kaggle-grandmasters/
リークさせない方法を一言で言うと「擬似ラベル生成用のモデルの学習に、評価データを使用しないこと」。
図にすると以下のようになる。すなわち、モデルの全学習プロセスにおいて、評価データに関する情報を一切注入させないことが必要となる。
source: https://zenn.dev/link/comments/0e6b49aeb914be
リークさせた場合に何が問題になるか?
上のリンク参照。一言で言うと、モデルの評価結果がリークなしの場合よりもよくなるため、評価スコアがモデル選択の指標として役に立たなくなる。
Psuedo labelingで効果があった事例
前述のNvidiaの記事にあるようなRANZCRコンペが例。
他にも、一般的に、元々あるデータセットが小さい場合、外部データの追加によってより広範な特徴を学習することが可能になる。
効果についてはChatGPTの回答にあるように、ラベルの精度に依存するため、実際に適用してみないとわからない。
リークさせたほうが良い場合はある?
させた方が良い場合は不明だが、リークさせても大きな問題とならないであろうケースは以下と考える(あくまで意見)。
source: https://zenn.dev/link/comments/0e6b49aeb914be