論文の概要: Statistical Hypothesis Testing for Class-Conditional Label Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.02630v1
• Date: Wed, 3 Mar 2021 19:03:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-05 14:54:43.844800
• Title: Statistical Hypothesis Testing for Class-Conditional Label Noise
• Title（参考訳）: クラス条件ラベル雑音の統計的仮説検定
• Authors: Rafael Poyiadzi, Weisong Yang, Niall Twomey, Raul Santos-Rodriguez
• Abstract要約: この作業は、機械学習の実践者に質問に答えるためのツールを提供することを目的としています。 特に,あるインスタンスラベル対のデータセットが,クラス条件ラベルノイズによって破損したかどうかを確認するための仮説テストを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6895394817068357
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work we aim to provide machine learning practitioners with tools to answer the question: is there class-conditional flipping noise in my labels? In particular, we present hypothesis tests to reliably check whether a given dataset of instance-label pairs has been corrupted with class-conditional label noise. While previous works explore the direct estimation of the noise rates, this is known to be hard in practice and does not offer a real understanding of how trustworthy the estimates are. These methods typically require anchor points - examples whose true posterior is either 0 or 1. Differently, in this paper we assume we have access to a set of anchor points whose true posterior is approximately 1/2. The proposed hypothesis tests are built upon the asymptotic properties of Maximum Likelihood Estimators for Logistic Regression models and accurately distinguish the presence of class-conditional noise from uniform noise. We establish the main properties of the tests, including a theoretical and empirical analysis of the dependence of the power on the test on the training sample size, the number of anchor points, the difference of the noise rates and the use of realistic relaxed anchors.
• Abstract（参考訳）: この作業では、機械学習の実践者に質問に答えるためのツールを提供することを目的としています。 特に,与えられたインスタンスラベルペアのデータセットがクラス条件ラベルノイズで破損しているかどうかを確実に確認するための仮説テストを行う。 以前の研究では、ノイズレートの直接的な推定を探っているが、これは実際に難しいことが知られており、見積もりの信頼性について実際の理解を提供していない。 これらの手法は典型的にはアンカーポイントを必要とする - 真の後続が 0 または 1 である例。 異なることに、この論文では、真の後方が約1/2のアンカー点の集合にアクセスできると仮定する。 提案する仮説実験は,ロジスティック回帰モデルにおける最大度推定器の漸近特性に基づき,クラス条件雑音の存在を一様雑音と正確に区別する。 私達は訓練のサンプルのサイズ、アンカー点の数、騒音率の相違および現実的なリラックスしたアンカーの使用のテストへの力の依存の理論的で、経験的な分析を含むテストの主要な特性を、確立します。

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