互惠分布对齐：半监督学习的解决方案

"本文主要介绍了互惠分布对齐（RDA）方法，这是一种用于解决半监督学习（SSL）中不匹配分布问题的框架。RDA旨在处理标记和未标记数据之间类分布不一致的情况，以提高SSL方法的性能。通过强制两个分类器的预测分布进行相互对齐，RDA能够利用未标记数据的互补信息，即使在没有先验类分布知识的情况下也能进行有效正则化。此外，作者理论上证明了RDA最大化了输入输出的互信息。RDA在各种SSL设置和不匹配分布情况下表现出良好的性能，并且代码已在GitHub上公开。关键词包括分布对齐、不匹配分布，文章还讨论了SSL中的伪标记和置信度阈值等概念。" 在半监督学习中，由于标记数据通常有限，未标记数据的利用至关重要。传统的SSL方法，如基于置信度的伪标记，通过生成硬标签来最小化熵，例如FixMatch，它通过设置置信度阈值来筛选高质量的伪标签。然而，这样的方法依然存在风险，即模型可能产生噪声伪标签。为了解决这个问题，RDA（稳健半监督学习）被提出，它不再依赖超参数或置信度阈值，而是采用两种分类器预测的分布进行相互对齐，即预测的伪标签分布和复杂标签分布。这两种分布携带不同的信息，可以互相正则化，从而避免因类分布不匹配而导致的性能下降。 RDA的核心思想是通过分布对齐策略来处理不匹配的类分布，这种方法不仅适用于传统匹配的SSL设置，也适用于分布不匹配的场景。理论分析揭示了RDA在优化过程中实际上最大化了输入输出的互信息，这有助于学习更有代表性的表示。实验结果证明，RDA在多种SSL情境下，特别是在处理不匹配分布时，能显著提升学习性能。 互惠分布对齐为半监督学习提供了一种新的、有效的解决方案，特别是在面临数据分布不一致的挑战时。它通过利用未标记数据的丰富信息，提高了模型的学习能力和泛化能力，对于推动SSL领域的进展具有重要意义。研究者可以通过提供的GitHub链接获取RDA的实现代码，进一步研究和应用这一方法。