論文の概要: KNN-enhanced Deep Learning Against Noisy Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04224v1
• Date: Tue, 8 Dec 2020 05:21:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-17 09:46:35.560657
• Title: KNN-enhanced Deep Learning Against Noisy Labels
• Title（参考訳）: 雑音ラベルに対するKNN強化深層学習
• Authors: Shuyu Kong and You Li and Jia Wang and Amin Rezaei and Hai Zhou
• Abstract要約: Deep Neural Networks(DNN)の監視学習は、データ空腹である。 本研究では,ラベルクリーンアップに深いKNNを適用することを提案する。 ニューラルネットワークを反復的にトレーニングし、ラベルを更新し、ラベル回復率の向上と分類性能の向上を同時に進める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.765948508271371
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Supervised learning on Deep Neural Networks (DNNs) is data hungry. Optimizing performance of DNN in the presence of noisy labels has become of paramount importance since collecting a large dataset will usually bring in noisy labels. Inspired by the robustness of K-Nearest Neighbors (KNN) against data noise, in this work, we propose to apply deep KNN for label cleanup. Our approach leverages DNNs for feature extraction and KNN for ground-truth label inference. We iteratively train the neural network and update labels to simultaneously proceed towards higher label recovery rate and better classification performance. Experiment results show that under the same setting, our approach outperforms existing label correction methods and achieves better accuracy on multiple datasets, e.g.,76.78% on Clothing1M dataset.
• Abstract（参考訳）: Deep Neural Networks(DNN)の監視学習は、データ空腹である。 ノイズラベルの存在下でのDNNのパフォーマンスの最適化は、大きなデータセットの収集が通常ノイズラベルをもたらすため、最も重要になっている。 データノイズに対するK-Nearest Neighbors (KNN) のロバスト性に着想を得て, ラベルのクリーンアップに深いKNNを適用することを提案する。 提案手法は,DNNを特徴抽出に利用し,KNNを地味ラベル推論に活用する。 ニューラルネットワークを反復的にトレーニングし、ラベルを更新し、ラベル回復率の向上と分類性能の向上を同時に進める。 実験の結果,本手法は既存のラベル補正法を上回っており,wearing1mデータセットの76.78%など,複数のデータセットにおいて精度が向上していることがわかった。

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