論文の概要: Active label cleaning: Improving dataset quality under resource constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.00574v1
• Date: Wed, 1 Sep 2021 19:03:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-04 06:13:22.397633
• Title: Active label cleaning: Improving dataset quality under resource constraints
• Title（参考訳）: active label cleaning: リソース制約下でのデータセットの品質向上
• Authors: Melanie Bernhardt, Daniel C. Castro, Ryutaro Tanno, Anton Schwaighofer, Kerem C. Tezcan, Miguel Monteiro, Shruthi Bannur, Matthew Lungren, Aditya Nori, Ben Glocker, Javier Alvarez-Valle, Ozan Oktay
• Abstract要約: ラベルノイズとして知られるデータアノテーションの欠陥は、機械学習モデルのトレーニングに有害である。 この研究は、再アノテーションのためのサンプルを優先順位付けするためのデータ駆動アプローチを提唱する。 評価されたラベルの正しさと各サンプルのラベル付け難易度に応じて格付けを行い,再現性を評価するためのシミュレーションフレームワークを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.716577886649018
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Imperfections in data annotation, known as label noise, are detrimental to the training of machine learning models and have an often-overlooked confounding effect on the assessment of model performance. Nevertheless, employing experts to remove label noise by fully re-annotating large datasets is infeasible in resource-constrained settings, such as healthcare. This work advocates for a data-driven approach to prioritising samples for re-annotation - which we term "active label cleaning". We propose to rank instances according to estimated label correctness and labelling difficulty of each sample, and introduce a simulation framework to evaluate relabelling efficacy. Our experiments on natural images and on a new medical imaging benchmark show that cleaning noisy labels mitigates their negative impact on model training, evaluation, and selection. Crucially, the proposed active label cleaning enables correcting labels up to 4 times more effectively than typical random selection in realistic conditions, making better use of experts' valuable time for improving dataset quality.
• Abstract（参考訳）: ラベルノイズとして知られるデータアノテーションの欠陥は、機械学習モデルのトレーニングに有害であり、しばしば見過ごされる結果がモデル性能の評価に影響を及ぼす。 それでも、大規模なデータセットを完全にアノテートすることでラベルノイズを取り除く専門家を採用することは、医療などのリソース制約された設定では不可能である。 この研究は、再アノテーションのためのサンプルを優先順位付けするデータ駆動アプローチを提唱している。 そこで本研究では,各サンプルのラベルの正確さとラベル付けの難しさを推定し,評価のためのシミュレーションフレームワークを提案する。 自然画像および新しい医用画像ベンチマーク実験により, 騒音ラベルの除去は, モデルトレーニング, 評価, 選択に対する負の影響を緩和することが示された。 重要な点として,提案するアクティブラベルクリーニングは,現実的な条件下での通常のランダム選択よりも4倍効果的にラベルの修正が可能であり,専門家の貴重な時間をデータセットの品質向上に役立てることができる。

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