論文の概要: Learning to Aggregate and Refine Noisy Labels for Visual Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.07509v1
• Date: Wed, 15 Sep 2021 18:18:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-18 09:02:40.960221
• Title: Learning to Aggregate and Refine Noisy Labels for Visual Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: 視覚知覚分析のための雑音ラベルの集約と再定義の学習
• Authors: Wei Zhu, Zihe Zheng, Haitian Zheng, Hanjia Lyu, Jiebo Luo
• Abstract要約: 本研究では,頑健な視覚的感情分析を行うための頑健な学習手法を提案する。 本手法は,トレーニング中にノイズラベルを集約・フィルタリングするために外部メモリに依存している。 公開データセットを用いたラベルノイズを用いた視覚的感情分析のベンチマークを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.48582264712854
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Visual sentiment analysis has received increasing attention in recent years. However, the quality of the dataset is a concern because the sentiment labels are crowd-sourcing, subjective, and prone to mistakes. This poses a severe threat to the data-driven models including the deep neural networks which would generalize poorly on the testing cases if they are trained to over-fit the samples with noisy sentiment labels. Inspired by the recent progress on learning with noisy labels, we propose a robust learning method to perform robust visual sentiment analysis. Our method relies on an external memory to aggregate and filter noisy labels during training and thus can prevent the model from overfitting the noisy cases. The memory is composed of the prototypes with corresponding labels, both of which can be updated online. We establish a benchmark for visual sentiment analysis with label noise using publicly available datasets. The experiment results of the proposed benchmark settings comprehensively show the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: 近年、視覚的感情分析が注目されている。 しかしながら、データセットの品質は、感情ラベルがクラウドソーシングであり、主観的であり、ミスを起こしやすいため、懸念される。 これは深層ニューラルネットワークを含むデータ駆動モデルに深刻な脅威をもたらし、ノイズの多い感情ラベルでサンプルを過度に適合させるように訓練された場合、テストケースの一般化を損なう。 近年,雑音ラベルによる学習の進展に触発されて,頑健な視覚的感情分析を行うための頑健な学習手法を提案する。 提案手法は, 学習中にノイズラベルを集約・フィルタリングするために外部メモリに依存するため, モデルによるノイズケースのオーバーフィットを防止できる。 メモリは対応するラベルを持つプロトタイプで構成されており、どちらもオンラインで更新することができる。 公開データセットを用いたラベルノイズを用いた視覚的感情分析のベンチマークを構築した。 提案手法の有効性を総合的に示すベンチマーク設定実験を行った。

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