論文の概要: SemiNLL: A Framework of Noisy-Label Learning by Semi-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.00925v1
• Date: Wed, 2 Dec 2020 01:49:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 04:10:34.131965
• Title: SemiNLL: A Framework of Noisy-Label Learning by Semi-Supervised Learning
• Title（参考訳）: SemiNLL:半監督学習による雑音ラベル学習フレームワーク
• Authors: Zhuowei Wang, Jing Jiang, Bo Han, Lei Feng, Bo An, Gang Niu, Guodong Long
• Abstract要約: SemiNLLはSS戦略とSSLモデルをエンドツーエンドで組み合わせた汎用フレームワークである。 我々のフレームワークは、様々なSS戦略やSSLバックボーンを吸収し、そのパワーを利用して有望なパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.26384597768118
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning with noisy labels is a challenging task. Recent prominent methods that build on a specific sample selection (SS) strategy and a specific semi-supervised learning (SSL) model achieved state-of-the-art performance. Intuitively, better performance could be achieved if stronger SS strategies and SSL models are employed. Following this intuition, one might easily derive various effective noisy-label learning methods using different combinations of SS strategies and SSL models, which is, however, reinventing the wheel in essence. To prevent this problem, we propose SemiNLL, a versatile framework that combines SS strategies and SSL models in an end-to-end manner. Our framework can absorb various SS strategies and SSL backbones, utilizing their power to achieve promising performance. We also instantiate our framework with different combinations, which set the new state of the art on benchmark-simulated and real-world datasets with noisy labels.
• Abstract（参考訳）: ノイズの多いラベルによるディープラーニングは難しい課題です。 特定のサンプル選択(SS)戦略と特定の半教師付き学習(SSL)モデルに基づく最近の顕著な手法は、最先端のパフォーマンスを達成した。 直感的には、より強力なSS戦略とSSLモデルを採用するとパフォーマンスが向上する。 この直感に従って、SS戦略とSSLモデルの異なる組み合わせを用いて、様々な効果的な雑音ラベル学習法を容易に導き出すことができる。 この問題を解決するために,SS戦略とSSLモデルをエンドツーエンドで組み合わせた汎用フレームワークであるSemiNLLを提案する。 我々のフレームワークは様々なss戦略とsslバックボーンを吸収でき、その能力を利用して有望なパフォーマンスを実現します。 ベンチマークをシミュレートしたデータセットや,ノイズの多いラベル付きの実世界のデータセットに新たな最先端を設定するために,さまざまな組み合わせでフレームワークをインスタンス化しています。

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