論文の概要: Almost exact recovery in noisy semi-supervised learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.14717v4
• Date: Wed, 5 Jun 2024 12:03:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 05:08:03.934373
• Title: Almost exact recovery in noisy semi-supervised learning
• Title（参考訳）: ノイズのある半教師あり学習におけるほぼ正確な回復
• Authors: Konstantin Avrachenkov, Maximilien Dreveton,
• Abstract要約: グラフに基づく半教師付き学習手法は、グラフ構造とラベル付きデータを組み合わせ、ラベルなしデータを分類する。 MAPの連続緩和から導かれるアルゴリズムを提案し,その一貫性を確立する。 数値実験により,非常にノイズの多いラベル付きデータであっても,合成および実データに対して有望な性能が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.09208007322096533
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph-based semi-supervised learning methods combine the graph structure and labeled data to classify unlabeled data. In this work, we study the effect of a noisy oracle on classification. In particular, we derive the Maximum A Posteriori (MAP) estimator for clustering a Degree Corrected Stochastic Block Model (DC-SBM) when a noisy oracle reveals a fraction of the labels. We then propose an algorithm derived from a continuous relaxation of the MAP, and we establish its consistency. Numerical experiments show that our approach achieves promising performance on synthetic and real data sets, even in the case of very noisy labeled data.
• Abstract（参考訳）: グラフに基づく半教師付き学習手法は、グラフ構造とラベル付きデータを組み合わせ、ラベルなしデータを分類する。 本研究では,ノイズの多いオラクルが分類に与える影響について検討する。 特に、雑音の多いオラクルがラベルのごく一部を明らかにすると、Degree Corrected Stochastic Block Model (DC-SBM) をクラスタリングするための最大 A Posteriori (MAP) 推定器を導出する。 次に、MAPの連続緩和から導かれるアルゴリズムを提案し、その一貫性を確立する。 数値実験により,非常にノイズの多いラベル付きデータであっても,合成および実データに対して有望な性能が得られることが示された。

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