論文の概要: Self-semi-supervised Learning to Learn from NoisyLabeled Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.01429v1
• Date: Tue, 3 Nov 2020 02:31:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 04:17:21.502982
• Title: Self-semi-supervised Learning to Learn from NoisyLabeled Data
• Title（参考訳）: ノイズラベルデータから学習する自己半教師型学習
• Authors: Jiacheng Wang, Yue Ma, and Shuang Gao
• Abstract要約: 高品質なラベル付きデータを得るには費用がかかるため、ノイズの多いラベルに頑健なトレーニングモデルの活発な研究領域につながる。 本研究では,クリーンでノイズの多いラベルをより正確に区別する手法を考案し,ノイズの多いラベル付きデータを学習するために自己半教師付き学習の知恵を借りた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.18577806302116
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The remarkable success of today's deep neural networks highly depends on a massive number of correctly labeled data. However, it is rather costly to obtain high-quality human-labeled data, leading to the active research area of training models robust to noisy labels. To achieve this goal, on the one hand, many papers have been dedicated to differentiating noisy labels from clean ones to increase the generalization of DNN. On the other hand, the increasingly prevalent methods of self-semi-supervised learning have been proven to benefit the tasks when labels are incomplete. By 'semi' we regard the wrongly labeled data detected as un-labeled data; by 'self' we choose a self-supervised technique to conduct semi-supervised learning. In this project, we designed methods to more accurately differentiate clean and noisy labels and borrowed the wisdom of self-semi-supervised learning to train noisy labeled data.
• Abstract（参考訳）: 今日のディープニューラルネットワークの驚くべき成功は、大量の正しくラベル付けされたデータに依存する。 しかし、高品質な人間ラベルデータを得るにはコストがかかるため、ノイズの多いラベルに頑健なトレーニングモデルの活発な研究領域に繋がる。 この目的を達成するために、ノイズラベルとクリーンラベルを区別してdnnの一般化を促進するために多くの論文が発行されている。 一方, 自己半教師付き学習は, ラベルが不完全である場合の作業に有効であることが証明されている。 semi」はラベルなしデータとして検出された誤ったラベル付きデータを考慮し、「自己」は半教師付き学習を行うための自己教師付き手法を選択する。 本研究では,クリーンラベルとノイズラベルをより正確に区別する手法を考案し,ノイズラベルデータを学習するための自己教師あり学習の知識を借用した。

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