論文の概要: Robust Deep Learning with Active Noise Cancellation for Spatial Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.08341v1
• Date: Mon, 16 Nov 2020 23:56:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-24 23:20:58.374505
• Title: Robust Deep Learning with Active Noise Cancellation for Spatial Computing
• Title（参考訳）: 空間コンピューティングのためのアクティブノイズキャンセラによるロバスト深層学習
• Authors: Li Chen, David Yang, Purvi Goel, Ilknur Kabul
• Abstract要約: 地上の真理ラベルには、空間計算や衛星画像でラベルが収集されるため、多くのノイズが存在している。 極端ラベルノイズに対処する既存の方法はクリーンサンプル選択を行い、残りのサンプルは利用しない。 提案するCANCアルゴリズムは,高コストトレーニングサンプルの保存だけでなく,能動的ラベル補正も提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.490116814947223
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes CANC, a Co-teaching Active Noise Cancellation method, applied in spatial computing to address deep learning trained with extreme noisy labels. Deep learning algorithms have been successful in spatial computing for land or building footprint recognition. However a lot of noise exists in ground truth labels due to how labels are collected in spatial computing and satellite imagery. Existing methods to deal with extreme label noise conduct clean sample selection and do not utilize the remaining samples. Such techniques can be wasteful due to the cost of data retrieval. Our proposed CANC algorithm not only conserves high-cost training samples but also provides active label correction to better improve robust deep learning with extreme noisy labels. We demonstrate the effectiveness of CANC for building footprint recognition for spatial computing.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,超雑音ラベルで訓練された深層学習に空間計算を適用した共学アクティブノイズキャンセラ法CANCを提案する。 深層学習アルゴリズムは土地の空間計算や足跡認識に成功している。 しかし、空間計算や衛星画像におけるラベルの収集方法により、地上の真理ラベルには多くのノイズが存在する。 極端ラベルノイズに対処する既存の方法はクリーンサンプル選択を行い、残りのサンプルは利用しない。 このような手法は、データ検索のコストのために無駄になる可能性がある。 提案したCANCアルゴリズムは,高コストトレーニングサンプルを保存できるだけでなく,能動的ラベル補正により,極端雑音ラベルによる堅牢な深層学習を改善する。 空間コンピューティングのフットプリント認識におけるCANCの有効性を実証する。

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