論文の概要: Binary classification with corrupted labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.09136v1
• Date: Wed, 16 Jun 2021 21:23:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-18 15:41:34.606264
• Title: Binary classification with corrupted labels
• Title（参考訳）: 劣化ラベルを用いたバイナリ分類
• Authors: Yonghoon Lee and Rina Foygel Barber
• Abstract要約: 精度の高い予測器に適合することを目標とする分類問題では、トレーニングデータセットに破損したラベルが存在することがさらなる課題となる可能性がある。 例えば、もし正と負のラベルが完全に分離可能であれば、破損したラベルのごく一部は堅牢性を確保して性能を向上させることができる。 以上の結果から, 崩壊したデータポイントの存在は, サンプルサイズの平方根でスケーリングすることで, サンプル全体のごく一部にのみ有効であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.957286882973197
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In a binary classification problem where the goal is to fit an accurate predictor, the presence of corrupted labels in the training data set may create an additional challenge. However, in settings where likelihood maximization is poorly behaved-for example, if positive and negative labels are perfectly separable-then a small fraction of corrupted labels can improve performance by ensuring robustness. In this work, we establish that in such settings, corruption acts as a form of regularization, and we compute precise upper bounds on estimation error in the presence of corruptions. Our results suggest that the presence of corrupted data points is beneficial only up to a small fraction of the total sample, scaling with the square root of the sample size.
• Abstract（参考訳）: 精度の高い予測器に適合することが目的のバイナリ分類問題では、トレーニングデータセットに破損したラベルが存在することがさらなる課題となる。 しかし、もし正と負のラベルが完全に分離可能であれば、破損したラベルのごく一部は堅牢性を確保して性能を向上させることができる。 本研究では,このような状況下では,汚職は正規化の一形態として作用し,汚職の存在下で推定誤差の正確な上限を計算する。 以上の結果から, 崩壊したデータポイントの存在は, サンプルサイズの平方根でスケーリングすることで, サンプル全体のごく一部にのみ有効であることが示唆された。

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