論文の概要: Learning to Combat Noisy Labels via Classification Margins

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00751v1
• Date: Mon, 1 Feb 2021 10:35:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-02 20:08:58.597630
• Title: Learning to Combat Noisy Labels via Classification Margins
• Title（参考訳）: 分類マージンによる騒音ラベルのコンバット学習
• Authors: Jason Z. Lin and Jelena Bradic
• Abstract要約: ノイズの多いラベルでトレーニングされたディープニューラルネットワークは、ノイズの多いものからクリーンなインスタンスを識別する能力が急速に失われることが知られている。 我々はMARVELを提案し、各事例の「適合」の良さを、その分類限界のエポックヒストリーを維持することによって追跡する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.76146285961466
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A deep neural network trained on noisy labels is known to quickly lose its power to discriminate clean instances from noisy ones. After the early learning phase has ended, the network memorizes the noisy instances, which leads to a degradation in generalization performance. To resolve this issue, we propose MARVEL (MARgins Via Early Learning), where we track the goodness of "fit" for every instance by maintaining an epoch-history of its classification margins. Based on consecutive negative margins, we discard suspected noisy instances by zeroing out their weights. In addition, MARVEL+ upweights arduous instances enabling the network to learn a more nuanced representation of the classification boundary. Experimental results on benchmark datasets with synthetic label noise show that MARVEL outperforms other baselines consistently across different noise levels, with a significantly larger margin under asymmetric noise.
• Abstract（参考訳）: ノイズの多いラベルでトレーニングされたディープニューラルネットワークは、ノイズの多いものからクリーンなインスタンスを識別する能力が急速に失われることが知られている。 早期学習フェーズが終了した後、ネットワークは騒々しいインスタンスを記憶し、一般化パフォーマンスの低下につながります。 この問題を解決するため、マーベル(MARgins Via Early Learning)を提案し、分類のマージンの画期的な歴史を維持しながら、あらゆるインスタンスの「適合性」を追跡します。 連続する負のマージンに基づいて、重みをゼロにすることで、疑わしいノイズを排除した。 さらに、MARVEL+のアップウェイトは、ネットワークが分類境界のよりニュアンスな表現を学習できるようにする。 合成ラベルノイズを用いたベンチマーク実験の結果,MARVELは非対称雑音下でのマージンが著しく大きいため,他のベースラインよりも高い性能を示した。

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