論文の概要: Robustness of Accuracy Metric and its Inspirations in Learning with Noisy Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04193v1
• Date: Tue, 8 Dec 2020 03:37:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-16 21:05:37.956464
• Title: Robustness of Accuracy Metric and its Inspirations in Learning with Noisy Labels
• Title（参考訳）: 雑音ラベル学習における精度指標のロバスト性とそのインスピレーション
• Authors: Pengfei Chen, Junjie Ye, Guangyong Chen, Jingwei Zhao, Pheng-Ann Heng
• Abstract要約: 十分な数の雑音サンプルに対してトレーニング精度を最大化すると,ほぼ最適な分類器が得られることを示す。 検証のために、ノイズの多い検証セットが信頼できることを証明し、モデル選択のクリティカルな要求に対処する。 理論結果に動機づけられて,ノイズラベルをトレーニングしたモデルの特徴付けを行い,ノイズ検証セットの有用性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.66448070984615
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For multi-class classification under class-conditional label noise, we prove that the accuracy metric itself can be robust. We concretize this finding's inspiration in two essential aspects: training and validation, with which we address critical issues in learning with noisy labels. For training, we show that maximizing training accuracy on sufficiently many noisy samples yields an approximately optimal classifier. For validation, we prove that a noisy validation set is reliable, addressing the critical demand of model selection in scenarios like hyperparameter-tuning and early stopping. Previously, model selection using noisy validation samples has not been theoretically justified. We verify our theoretical results and additional claims with extensive experiments. We show characterizations of models trained with noisy labels, motivated by our theoretical results, and verify the utility of a noisy validation set by showing the impressive performance of a framework termed noisy best teacher and student (NTS). Our code is released.
• Abstract（参考訳）: クラス条件ラベル雑音下でのマルチクラス分類では,精度指標自体が頑健であることが証明される。 我々は、この発見のインスピレーションを、トレーニングと検証の2つの重要な側面で強化し、ノイズラベルによる学習において重要な問題に対処する。 トレーニングでは,十分な数のノイズサンプルに対するトレーニング精度を最大化することで,ほぼ最適な分類器が得られることを示す。 検証のために、ハイパーパラメータチューニングや早期停止といったシナリオにおけるモデル選択のクリティカルな要求に対処するため、ノイズの多い検証セットが信頼できることを証明します。 これまで、ノイズ検証サンプルを用いたモデル選択は理論的に正当化されていない。 理論結果と追加の主張を広範な実験で検証する。 理論結果に動機づけられて,ノイズラベルをトレーニングしたモデルの特徴を提示し,雑音教師・生徒(nts)と呼ばれる枠組みの印象的な性能を示すことにより,雑音検証セットの有用性を検証する。 私たちのコードはリリースされます。

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