論文の概要: Disentangling Sampling and Labeling Bias for Learning in Large-Output Spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.05736v1
• Date: Wed, 12 May 2021 15:40:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-13 15:54:57.483027
• Title: Disentangling Sampling and Labeling Bias for Learning in Large-Output Spaces
• Title（参考訳）: 大出力空間での学習のためのサンプリングとラベル付けバイアス
• Authors: Ankit Singh Rawat, Aditya Krishna Menon, Wittawat Jitkrittum, Sadeep Jayasumana, Felix X. Yu, Sashank Reddi, Sanjiv Kumar
• Abstract要約: 異なる負のサンプリングスキームが支配的ラベルと稀なラベルで暗黙的にトレードオフパフォーマンスを示す。 すべてのラベルのサブセットで作業することで生じるサンプリングバイアスと、ラベルの不均衡に起因するデータ固有のラベルバイアスの両方に明示的に対処する統一された手段を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.23172847182109
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Negative sampling schemes enable efficient training given a large number of classes, by offering a means to approximate a computationally expensive loss function that takes all labels into account. In this paper, we present a new connection between these schemes and loss modification techniques for countering label imbalance. We show that different negative sampling schemes implicitly trade-off performance on dominant versus rare labels. Further, we provide a unified means to explicitly tackle both sampling bias, arising from working with a subset of all labels, and labeling bias, which is inherent to the data due to label imbalance. We empirically verify our findings on long-tail classification and retrieval benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 負のサンプリングスキームは、全てのラベルを考慮に入れた計算コストのかかる損失関数を近似する手段を提供することで、多数のクラスを与えられた効率的なトレーニングを可能にする。 本稿では,これらのスキームとラベルの不均衡に対応するための損失修正手法の新たな関連性を示す。 異なる負のサンプリングスキームが支配的ラベルと稀なラベルで暗黙的にトレードオフパフォーマンスを示す。 さらに,すべてのラベルのサブセットによる処理から生じるサンプリングバイアスと,ラベルの不均衡に起因するデータに固有のラベルバイアスの両方に明示的に対処するための統一的な手段を提供する。 ロングテール分類と検索ベンチマークの結果を実証的に検証した。

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