論文の概要: Salvage Reusable Samples from Noisy Data for Robust Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.02427v1
• Date: Thu, 6 Aug 2020 02:07:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 07:47:28.921375
• Title: Salvage Reusable Samples from Noisy Data for Robust Learning
• Title（参考訳）: ロバスト学習のためのノイズデータからの回収可能なサンプル
• Authors: Zeren Sun, Xian-Sheng Hua, Yazhou Yao, Xiu-Shen Wei, Guosheng Hu, Jian Zhang
• Abstract要約: 本稿では,Web画像を用いた深部FGモデルのトレーニングにおいて,ラベルノイズに対処するための再利用可能なサンプル選択と修正手法を提案する。 私たちのキーとなるアイデアは、再利用可能なサンプルの追加と修正を行い、それらをクリーンな例とともに活用してネットワークを更新することです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.48919625304
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the existence of label noise in web images and the high memorization capacity of deep neural networks, training deep fine-grained (FG) models directly through web images tends to have an inferior recognition ability. In the literature, to alleviate this issue, loss correction methods try to estimate the noise transition matrix, but the inevitable false correction would cause severe accumulated errors. Sample selection methods identify clean ("easy") samples based on the fact that small losses can alleviate the accumulated errors. However, "hard" and mislabeled examples that can both boost the robustness of FG models are also dropped. To this end, we propose a certainty-based reusable sample selection and correction approach, termed as CRSSC, for coping with label noise in training deep FG models with web images. Our key idea is to additionally identify and correct reusable samples, and then leverage them together with clean examples to update the networks. We demonstrate the superiority of the proposed approach from both theoretical and experimental perspectives.
• Abstract（参考訳）: Web画像にラベルノイズがあり、ディープニューラルネットワークの高記憶能力があるため、Web画像を介して直接深部きめ細かい(FG)モデルを訓練することは、認識能力が劣る傾向にある。 この問題を緩和するために、損失補正法はノイズ遷移行列の推定を試みるが、避けられない誤訂正は重度の累積誤差を引き起こす。 サンプル選択方法は、小さな損失が蓄積したエラーを軽減できるという事実に基づいて、クリーンな(簡単)サンプルを識別する。 しかし、FGモデルのロバスト性を高める「ハード」と「ミスラベル」の例も減少する。 そこで本研究では,Web画像を用いた深部FGモデルのトレーニングにおいて,ラベルノイズに対処する,確実性に基づく再利用可能なサンプル選択と修正手法を提案する。 重要なアイデアは、再利用可能なサンプルを識別して修正し、それらをクリーンなサンプルと一緒に活用してネットワークを更新することです。 理論と実験の両方の観点から,提案手法の優越性を示す。

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