論文の概要: The importance of understanding instance-level noisy labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.05336v1
• Date: Wed, 10 Feb 2021 09:19:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-11 14:44:38.895226
• Title: The importance of understanding instance-level noisy labels
• Title（参考訳）: インスタンスレベルのノイズラベルの理解の重要性
• Authors: Yang Liu
• Abstract要約: まず、サンプル分布の異なるスペクトルからノイズのあるインスタンスを記憶することによる害を定量化する。 次に、ノイズの多いラベルで学習するための人気のあるソリューションが、この害をインスタンスレベルで緩和する方法について分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.006936459950188
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper aims to provide understandings for the effect of an over-parameterized model, e.g. a deep neural network, memorizing instance-dependent noisy labels. We first quantify the harms caused by memorizing noisy instances from different spectra of the sample distribution. We then analyze how several popular solutions for learning with noisy labels mitigate this harm at the instance-level. Our analysis reveals new understandings for when these approaches work, and provides theoretical justifications for previously reported empirical observations. A key aspect of the analysis is its focus on each training instance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,過度パラメータ化モデルの効果に対する理解を提供することを目的とする。 インスタンス依存のノイズラベルを記憶するディープニューラルネットワーク。 まず,試料分布の異なるスペクトルからノイズインスタンスを記憶することによる害を定量化する。 次に、騒々しいラベルで学習するためのいくつかの一般的なソリューションがインスタンスレベルでこの害を軽減する方法を分析します。 我々の分析では、これらのアプローチがいつ機能するかの新しい理解を明らかにし、以前に報告された経験的観察に対する理論的正当化を提供する。 分析の重要な側面は、各トレーニングインスタンスに焦点を当てることです。

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