論文の概要: W2WNet: a two-module probabilistic Convolutional Neural Network with embedded data cleansing functionality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.13107v1
• Date: Wed, 24 Mar 2021 11:28:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-25 17:14:58.252263
• Title: W2WNet: a two-module probabilistic Convolutional Neural Network with embedded data cleansing functionality
• Title（参考訳）: W2WNet: 組込みデータ浄化機能を備えた2モジュール確率畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Francesco Ponzio, Enrico Macii, Elisa Ficarra, Santa Di Cataldo
• Abstract要約: wise2wipednet (w2wnet) は新しい2モジュール畳み込みニューラルネットワークである。 Wiseモジュールはベイズ推定を利用してトレーニング中にスプリアス画像を特定し、破棄する。 消去されたモジュールは、推測時の予測信頼度に関する情報を放送しながら最終分類を処理する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.695466667982714
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Convolutional Neural Networks (CNNs) are supposed to be fed with only high-quality annotated datasets. Nonetheless, in many real-world scenarios, such high quality is very hard to obtain, and datasets may be affected by any sort of image degradation and mislabelling issues. This negatively impacts the performance of standard CNNs, both during the training and the inference phase. To address this issue we propose Wise2WipedNet (W2WNet), a new two-module Convolutional Neural Network, where a Wise module exploits Bayesian inference to identify and discard spurious images during the training, and a Wiped module takes care of the final classification while broadcasting information on the prediction confidence at inference time. The goodness of our solution is demonstrated on a number of public benchmarks addressing different image classification tasks, as well as on a real-world case study on histological image analysis. Overall, our experiments demonstrate that W2WNet is able to identify image degradation and mislabelling issues both at training and at inference time, with a positive impact on the final classification accuracy.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、高品質な注釈付きデータセットのみをフィードする。 それでも、多くの実世界のシナリオでは、そのような高品質の取得は非常に困難であり、データセットは、あらゆる種類の画像劣化と誤認の問題に影響される可能性がある。 これはトレーニングと推論フェーズの両方において、標準的なCNNのパフォーマンスに悪影響を及ぼす。 この問題を解決するために、Wise2WipedNet (W2WNet) という新しい2モジュール畳み込みニューラルネットワークを提案し、そこでは、Wiseモジュールがベイズ推論を利用してトレーニング中にスプリアス画像を特定し、破棄し、Wipedモジュールが推論時の予測信頼度情報を放送しながら最終分類を行う。 本ソリューションの良さは,様々な画像分類課題に対する多くの公開ベンチマークや,組織学的画像解析に関する実世界のケーススタディで実証された。 全体として、W2WNetは、トレーニング時と推論時の両方で画像劣化と誤認識の問題を識別でき、最終分類精度に肯定的な影響を及ぼすことを示した。

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