論文の概要: Tackling Instance-Dependent Label Noise via a Universal Probabilistic Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.05467v1
• Date: Thu, 14 Jan 2021 05:43:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-29 00:57:28.690443
• Title: Tackling Instance-Dependent Label Noise via a Universal Probabilistic Model
• Title（参考訳）: 普遍確率モデルによるインスタンス依存ラベルノイズの処理
• Authors: Qizhou Wang, Bo Han, Tongliang Liu, Gang Niu, Jian Yang, Chen Gong
• Abstract要約: 本稿では,ノイズラベルをインスタンスに明示的に関連付ける,単純かつ普遍的な確率モデルを提案する。 合成および実世界のラベルノイズを用いたデータセット実験により,提案手法がロバスト性に大きな改善をもたらすことを確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.91927573604438
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The drastic increase of data quantity often brings the severe decrease of data quality, such as incorrect label annotations, which poses a great challenge for robustly training Deep Neural Networks (DNNs). Existing learning \mbox{methods} with label noise either employ ad-hoc heuristics or restrict to specific noise assumptions. However, more general situations, such as instance-dependent label noise, have not been fully explored, as scarce studies focus on their label corruption process. By categorizing instances into confusing and unconfusing instances, this paper proposes a simple yet universal probabilistic model, which explicitly relates noisy labels to their instances. The resultant model can be realized by DNNs, where the training procedure is accomplished by employing an alternating optimization algorithm. Experiments on datasets with both synthetic and real-world label noise verify that the proposed method yields significant improvements on robustness over state-of-the-art counterparts.
• Abstract（参考訳）: データ量の劇的な増加は、誤ったラベルアノテーションなどのデータ品質を著しく低下させることが多く、ディープニューラルネットワーク(DNN)を堅牢にトレーニングする上で大きな課題となる。 ラベルノイズを持つ既存の学習 \mbox{methods} は、アドホックなヒューリスティックを使うか、特定のノイズ仮定に制限される。 しかし、事例依存ラベルノイズのようなより一般的な状況は、ラベルの破損過程に焦点をあてる研究が乏しいため、完全には調査されていない。 本稿では,インスタンスを混乱と矛盾のインスタンスに分類することにより,ノイズラベルをインスタンスに明示的に関連付ける,単純かつ普遍的な確率モデルを提案する。 結果モデルはdnnによって実現され、交互最適化アルゴリズムを用いてトレーニング手順が達成される。 合成ラベルノイズと実世界のラベルノイズを併用したデータセット実験により,提案手法が最先端の手法に比べてロバスト性に大きな改善をもたらすことを確認した。

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