論文の概要: A Novel Perspective for Positive-Unlabeled Learning via Noisy Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.04685v1
• Date: Mon, 8 Mar 2021 11:46:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-09 15:27:28.553875
• Title: A Novel Perspective for Positive-Unlabeled Learning via Noisy Labels
• Title（参考訳）: 雑音ラベルを用いた正ラベル学習の新たな展望
• Authors: Daiki Tanaka, Daiki Ikami, and Kiyoharu Aizawa
• Abstract要約: 本研究では,初期疑似ラベルを雑音ラベルデータとして用いる非ラベルデータに割り当て,雑音ラベルデータを用いて深層ニューラルネットワークを訓練する手法を提案する。 実験の結果,提案手法は,いくつかのベンチマークデータセットにおいて,最先端の手法よりも有意に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.990938653249415
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Positive-unlabeled learning refers to the process of training a binary classifier using only positive and unlabeled data. Although unlabeled data can contain positive data, all unlabeled data are regarded as negative data in existing positive-unlabeled learning methods, which resulting in diminishing performance. We provide a new perspective on this problem -- considering unlabeled data as noisy-labeled data, and introducing a new formulation of PU learning as a problem of joint optimization of noisy-labeled data. This research presents a methodology that assigns initial pseudo-labels to unlabeled data which is used as noisy-labeled data, and trains a deep neural network using the noisy-labeled data. Experimental results demonstrate that the proposed method significantly outperforms the state-of-the-art methods on several benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 正のラベルなし学習(Positive-unlabeled learning)とは、正と未ラベルのデータのみを用いてバイナリ分類器を訓練する過程を指す。 ラベルなしデータは正のデータを含むことができるが、ラベルなしデータはすべて、既存のポジティブラベルなし学習方法において負のデータと見なされ、結果としてパフォーマンスが低下する。 我々は,無ラベルデータを雑音ラベルデータとして考慮し,雑音ラベルデータの協調最適化問題として新たなpu学習の定式化を導入するという,この問題に対する新たな視点を提供する。 本研究では,初期疑似ラベルを雑音ラベルデータとして用いる非ラベルデータに割り当て,雑音ラベルデータを用いて深層ニューラルネットワークを訓練する手法を提案する。 実験の結果,提案手法は,いくつかのベンチマークデータセットにおいて,最先端の手法よりも有意に優れていた。

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