論文の概要: Network Cooperation with Progressive Disambiguation for Partial Label Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.11919v1
• Date: Sat, 22 Feb 2020 09:50:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-29 19:38:04.717448
• Title: Network Cooperation with Progressive Disambiguation for Partial Label Learning
• Title（参考訳）: 部分ラベル学習のためのプログレッシブな曖昧さを伴うネットワーク協調
• Authors: Yao Yao, Chen Gong, Jiehui Deng, Jian Yang
• Abstract要約: Partial Label Learning (PLL) は、各トレーニングインスタンスが候補ラベルのセットに関連付けられている場合に分類器をトレーニングすることを目的としている。 既存のメソッドはインスタンスの曖昧さを無視し、シングルスレッドのトレーニングメカニズムを採用する。 本稿では,ネットワーク・コラボレーションとプログレッシブ・ディアンビゲーション(NCPD)を併用した新しいアプローチを提案する。 ニューラルネットワークをバックボーンとして利用することにより,相互に相互作用させることで,協調的に2つのネットワークをトレーニングするネットワーク協調機構を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.05637357091572
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Partial Label Learning (PLL) aims to train a classifier when each training instance is associated with a set of candidate labels, among which only one is correct but is not accessible during the training phase. The common strategy dealing with such ambiguous labeling information is to disambiguate the candidate label sets. Nonetheless, existing methods ignore the disambiguation difficulty of instances and adopt the single-trend training mechanism. The former would lead to the vulnerability of models to the false positive labels and the latter may arouse error accumulation problem. To remedy these two drawbacks, this paper proposes a novel approach termed "Network Cooperation with Progressive Disambiguation" (NCPD) for PLL. Specifically, we devise a progressive disambiguation strategy of which the disambiguation operations are performed on simple instances firstly and then gradually on more complicated ones. Therefore, the negative impacts brought by the false positive labels of complicated instances can be effectively mitigated as the disambiguation ability of the model has been strengthened via learning from the simple instances. Moreover, by employing artificial neural networks as the backbone, we utilize a network cooperation mechanism which trains two networks collaboratively by letting them interact with each other. As two networks have different disambiguation ability, such interaction is beneficial for both networks to reduce their respective disambiguation errors, and thus is much better than the existing algorithms with single-trend training process. Extensive experimental results on various benchmark and practical datasets demonstrate the superiority of our NCPD to other state-of-the-art PLL methods.
• Abstract（参考訳）: 部分ラベル学習(partmental label learning, pll)は、各トレーニングインスタンスが候補ラベルのセットに関連付けられている場合に、分類器をトレーニングすることを目的としている。 このような曖昧なラベル情報を扱う一般的な戦略は、候補ラベルセットを曖昧にすることである。 それでも、既存の方法はインスタンスの曖昧さの難しさを無視し、シングルトレンドトレーニング機構を採用する。 前者は偽陽性のラベルにモデルの脆弱性をもたらし、後者はエラー蓄積問題を引き起こす可能性がある。 本稿では,これら2つの欠点を補うために,PLLのためのネットワーク協調型プログレッシブ・ディアンビゲーション(NCPD)と呼ばれる新しいアプローチを提案する。 具体的には,まず単純なインスタンス上で非曖昧化操作を行い,その後,より複雑なインスタンスで徐々に曖昧化処理を行う漸進的曖昧化戦略を考案する。 したがって、複雑なインスタンスの偽陽性ラベルがもたらす負の影響は、単純なインスタンスから学習することでモデルの曖昧さが強化されたため、効果的に緩和することができる。 さらに,ニューラルネットワークをバックボーンとして利用することにより,相互に対話させることで協調的に2つのネットワークを訓練するネットワーク協調機構を利用する。 2つのネットワークは曖昧さの能力が異なるため、両者の相互作用はそれぞれの曖昧さの誤りを減らすのに有用であり、従ってシングルトレンドトレーニングプロセスを持つ既存のアルゴリズムよりもはるかに優れている。 様々なベンチマークと実践的なデータセットによる大規模な実験結果から、NCPDが他の最先端のPLL法よりも優れていることが示された。

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