論文の概要: Leveraged Weighted Loss for Partial Label Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.05731v1
- Date: Thu, 10 Jun 2021 13:25:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-11 14:14:34.655112
- Title: Leveraged Weighted Loss for Partial Label Learning
- Title（参考訳）: 部分ラベル学習における重み付き損失の活用
- Authors: Hongwei Wen, Jingyi Cui, Hanyuan Hang, Jiabin Liu, Yisen Wang,
Zhouchen Lin
- Abstract要約: 部分ラベル学習は、各インスタンスに候補ラベルのセットが割り当てられるデータを扱うが、そのうちの1つだけが真実である。
部分ラベルからの学習に関する多くの方法論の研究にもかかわらず、リスク一貫した性質に関する理論的理解はいまだに欠けている。
本稿では,テキスト重み付き損失(LW)と呼ばれる損失関数のファミリーを提案する。これはまず,部分ラベル上の損失と非部分的な損失とのトレードオフを検討するために,レバレッジパラメータ$beta$を導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.85763991485652
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As an important branch of weakly supervised learning, partial label learning
deals with data where each instance is assigned with a set of candidate labels,
whereas only one of them is true. Despite many methodology studies on learning
from partial labels, there still lacks theoretical understandings of their risk
consistent properties under relatively weak assumptions, especially on the link
between theoretical results and the empirical choice of parameters. In this
paper, we propose a family of loss functions named \textit{Leveraged Weighted}
(LW) loss, which for the first time introduces the leverage parameter $\beta$
to consider the trade-off between losses on partial labels and non-partial
ones. From the theoretical side, we derive a generalized result of risk
consistency for the LW loss in learning from partial labels, based on which we
provide guidance to the choice of the leverage parameter $\beta$. In
experiments, we verify the theoretical guidance, and show the high
effectiveness of our proposed LW loss on both benchmark and real datasets
compared with other state-of-the-art partial label learning algorithms.
- Abstract（参考訳）: 弱い教師付き学習の重要な分野として、部分ラベル学習は、各インスタンスに候補ラベルのセットが割り当てられるデータを扱うが、そのうちの1つだけが真実である。
部分ラベルからの学習に関する多くの方法論研究にもかかわらず、相対的に弱い仮定の下でそれらのリスク一貫した性質に関する理論的理解はいまだに欠けている。
本稿では,部分ラベルの損失と非部分ラベルの損失のトレードオフを考えるために,レバレッジパラメータ$\beta$を導入することを目的とした,lwロスと呼ばれる損失関数の族を提案する。
理論的な側面から、部分ラベルから学習する際のLW損失に対するリスク一貫性の一般化結果が導出され、そこではレバレッジパラメータ $\beta$ の選択に関するガイダンスを提供する。
実験では,提案したLW損失が,他の最先端部分ラベル学習アルゴリズムと比較して,ベンチマークと実データの両方において高い有効性を示す。
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