論文の概要: QActor: On-line Active Learning for Noisy Labeled Stream Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.10399v1
• Date: Tue, 28 Jan 2020 15:13:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-06 02:17:04.972202
• Title: QActor: On-line Active Learning for Noisy Labeled Stream Data
• Title（参考訳）: QActor: ノイズラベル付きストリームデータのためのオンラインアクティブラーニング
• Authors: Taraneh Younesian, Zilong Zhao, Amirmasoud Ghiassi, Robert Birke, Lydia Y. Chen
• Abstract要約: そこで本研究では,品質モデルによるクリーンなサンプルの選択と,最も情報に富む真のラベルに対する託宣を積極的にクエリするQActorを提案する。 QActorは、データフィルタリングのための品質モデルの利点と、最も情報性の高いデータのクリーニングのためのオラクルクエリを素早く組み合わせます。 QActorの中心的な機能は、各データバッチの学習損失に応じてクエリ制限を動的に調整することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.814099534254922
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Noisy labeled data is more a norm than a rarity for self-generated content that is continuously published on the web and social media. Due to privacy concerns and governmental regulations, such a data stream can only be stored and used for learning purposes in a limited duration. To overcome the noise in this on-line scenario we propose QActor which novel combines: the selection of supposedly clean samples via quality models and actively querying an oracle for the most informative true labels. While the former can suffer from low data volumes of on-line scenarios, the latter is constrained by the availability and costs of human experts. QActor swiftly combines the merits of quality models for data filtering and oracle queries for cleaning the most informative data. The objective of QActor is to leverage the stringent oracle budget to robustly maximize the learning accuracy. QActor explores various strategies combining different query allocations and uncertainty measures. A central feature of QActor is to dynamically adjust the query limit according to the learning loss for each data batch. We extensively evaluate different image datasets fed into the classifier that can be standard machine learning (ML) models or deep neural networks (DNN) with noise label ratios ranging between 30% and 80%. Our results show that QActor can nearly match the optimal accuracy achieved using only clean data at the cost of at most an additional 6% of ground truth data from the oracle.
• Abstract（参考訳）: ノイズの多いラベル付きデータは、webやソーシャルメディアで継続的に公開される自己生成コンテンツのラリティというよりは、むしろ規範である。 プライバシーの懸念と政府の規制のため、そのようなデータストリームは限られた期間でのみ保存され、学習目的に使用できる。 このオンラインシナリオにおけるノイズを克服するために、品質モデルによるクリーンなサンプルの選択と、最も情報に富んだ真のラベルに対するオラクルの問い合わせという、斬新な組み合わせのQActorを提案する。 前者はオンラインシナリオの少ないデータボリュームに悩まされるが、後者は人間の専門家の可用性とコストに制約される。 QActorは、データフィルタリングのための品質モデルの利点と、最も情報性の高いデータのクリーニングのためのオラクルクエリを素早く組み合わせます。 QActorの目的は、厳格なオラクル予算を活用して学習精度を強力に最大化することである。 QActorは、さまざまなクエリ割り当てと不確実性対策を組み合わせたさまざまな戦略について検討している。 QActorの中心的な機能は、各データバッチの学習損失に応じてクエリ制限を動的に調整することである。 我々は、標準機械学習モデル(ML)やディープニューラルネットワーク(DNN)のような分類器に入力された異なる画像データセットを、30%から80%のノイズラベル比で広範囲に評価する。 以上の結果から,QActorはクリーンなデータのみを用いて達成される最適精度とほぼ一致し,少なくとも6パーセントの地上真実データがオラクルから得られた。

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