論文の概要: Learning Deep Neural Networks under Agnostic Corrupted Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06735v1
• Date: Fri, 12 Feb 2021 19:36:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-16 16:06:56.507017
• Title: Learning Deep Neural Networks under Agnostic Corrupted Supervision
• Title（参考訳）: Agnostic Corrupted Supervision による深層ニューラルネットワークの学習
• Authors: Boyang Liu, Mengying Sun, Ding Wang, Pang-Ning Tan, Jiayu Zhou
• Abstract要約: 我々は,汚職のタイプを前提にせずに,強力な保証を実現する効率的なロバストアルゴリズムを提案する。 本アルゴリズムは,平均勾配に対するデータポイントの集団的影響の制御に重点を置いている。 複数のベンチマークデータセットの実験は、異なる種類の汚職下でのアルゴリズムの堅牢性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.441467641123026
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Training deep neural models in the presence of corrupted supervision is challenging as the corrupted data points may significantly impact the generalization performance. To alleviate this problem, we present an efficient robust algorithm that achieves strong guarantees without any assumption on the type of corruption and provides a unified framework for both classification and regression problems. Unlike many existing approaches that quantify the quality of the data points (e.g., based on their individual loss values), and filter them accordingly, the proposed algorithm focuses on controlling the collective impact of data points on the average gradient. Even when a corrupted data point failed to be excluded by our algorithm, the data point will have a very limited impact on the overall loss, as compared with state-of-the-art filtering methods based on loss values. Extensive experiments on multiple benchmark datasets have demonstrated the robustness of our algorithm under different types of corruption.
• Abstract（参考訳）: 破損したデータポイントが一般化のパフォーマンスに大きく影響する可能性があるため、破損した監督の存在下で深い神経モデルを訓練することは困難です。 この問題を解決するために,汚職の種類を前提とせずに強力な保証を実現する効率的なロバストアルゴリズムを提案し,分類問題と回帰問題の両方に対する統一フレームワークを提供する。 データポイントの品質(例えば、個々の損失値に基づいて)を定量化し、それに従ってフィルタリングする既存のアプローチとは異なり、提案アルゴリズムは平均勾配に対するデータポイントの集合的影響を制御することに重点を置いている。 破損したデータポイントがアルゴリズムによって除外されない場合でも、データポイントは損失値に基づく最先端のフィルタリング手法と比較して、全体的な損失に非常に限定的な影響を与える。 複数のベンチマークデータセットに関する広範な実験は、異なる種類の破損下でのアルゴリズムの堅牢性を示した。

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