論文の概要: Disjoint Contrastive Regression Learning for Multi-Sourced Annotations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.15411v2
• Date: Tue, 12 Mar 2024 16:16:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 02:43:33.544279
• Title: Disjoint Contrastive Regression Learning for Multi-Sourced Annotations
• Title（参考訳）: 多元アノテーションに対する異種コントラスト回帰学習
• Authors: Xiaoqian Ruan, Gaoang Wang
• Abstract要約: 大規模データセットはディープラーニングモデルの開発に重要である。 複数のアノテータを使用して、データの異なるサブセットをラベル付けすることができる。 異なるアノテータ間の矛盾とバイアスはモデルトレーニングに有害である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.159313152511919
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large-scale datasets are important for the development of deep learning models. Such datasets usually require a heavy workload of annotations, which are extremely time-consuming and expensive. To accelerate the annotation procedure, multiple annotators may be employed to label different subsets of the data. However, the inconsistency and bias among different annotators are harmful to the model training, especially for qualitative and subjective tasks.To address this challenge, in this paper, we propose a novel contrastive regression framework to address the disjoint annotations problem, where each sample is labeled by only one annotator and multiple annotators work on disjoint subsets of the data. To take account of both the intra-annotator consistency and inter-annotator inconsistency, two strategies are employed.Firstly, a contrastive-based loss is applied to learn the relative ranking among different samples of the same annotator, with the assumption that the ranking of samples from the same annotator is unanimous. Secondly, we apply the gradient reversal layer to learn robust representations that are invariant to different annotators. Experiments on the facial expression prediction task, as well as the image quality assessment task, verify the effectiveness of our proposed framework.
• Abstract（参考訳）: 大規模データセットはディープラーニングモデルの開発に重要である。 このようなデータセットは通常、非常に時間がかかり、費用がかかる、大量のアノテーションを必要とする。 アノテーション手順を加速するために、データの異なるサブセットをラベル付けるために複数のアノテーションを使用することができる。 しかし,この課題に対処すべく,本論文では,各サンプルが1つのアノテーションによってラベル付けされ,複数のアノテーションがデータの非結合部分集合に作用する,非結合アノテーション問題に対処するための新しい対比回帰フレームワークを提案する。 アノテーション内一貫性とアノテーション間一貫性の両方を考慮するために、2つの戦略を採り入れ、まず、同じ注釈者の異なるサンプル間の相対的なランキングを学ぶためにコントラストベースの損失を適用し、同じ注釈者からのサンプルのランキングが満場一致であるように仮定する。 第二に、異なるアノテータに不変なロバスト表現を学習するために勾配反転層を適用する。 顔表情予測タスクと画像品質評価タスクの実験により,提案手法の有効性が検証された。

関連論文リスト

• Memory Consistency Guided Divide-and-Conquer Learning for Generalized Category Discovery [56.172872410834664]
  一般カテゴリー発見(GCD)は、半教師付き学習のより現実的で挑戦的な設定に対処することを目的としている。 メモリ一貫性を誘導する分枝・分枝学習フレームワーク(MCDL)を提案する。 本手法は,画像認識の目に見えるクラスと見えないクラスの両方において,最先端のモデルよりも優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-24T09:39:45Z)
• Capturing Perspectives of Crowdsourced Annotators in Subjective Learning Tasks [9.110872603799839]
  監督された分類は、人間によって注釈付けされたデータセットに大きく依存する。 毒性分類などの主観的なタスクでは、これらのアノテーションはラッカー間での合意が低くなることが多い。 本研究では、主観的分類タスクのためのtextbfAnnotator Awares for Texts (AART) を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T10:18:32Z)
• ACTOR: Active Learning with Annotator-specific Classification Heads to Embrace Human Label Variation [35.10805667891489]
  積極的学習は、アノテーションのコスト削減戦略として、不一致から学ぶという文脈で完全には研究されていない。 アクティブな学習環境では、不確実性推定の観点から、マルチヘッドモデルの方がシングルヘッドモデルよりもはるかに優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T14:26:43Z)
• Tackling Diverse Minorities in Imbalanced Classification [80.78227787608714]
  不均衡データセットは、様々な現実世界のアプリケーションで一般的に見られ、分類器の訓練において重要な課題が提示されている。 マイノリティクラスとマイノリティクラスの両方のデータサンプルを混合することにより、反復的に合成サンプルを生成することを提案する。 提案するフレームワークの有効性を,7つの公開ベンチマークデータセットを用いて広範な実験により実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-28T18:48:34Z)
• Multi-annotator Deep Learning: A Probabilistic Framework for Classification [2.445702550853822]
  標準的なディープニューラルネットワークのトレーニングは、マルチアノテーションによる教師付き学習設定におけるサブパーパフォーマンスにつながる。 マルチアノテーション深層学習(MaDL)という確率的学習フレームワークを提案することでこの問題に対処する。 モジュラーネットワークアーキテクチャは、アノテータのパフォーマンスに関する様々な仮定を可能にする。 以上の結果から,MADLの最先端性能と,関連性のあるスパムアノテータに対する堅牢性が確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-05T16:00:42Z)
• Dealing with Disagreements: Looking Beyond the Majority Vote in Subjective Annotations [6.546195629698355]
  主観的タスクに対するマルチアノテータモデルの有効性について検討する。 このアプローチは、トレーニング前にラベルをアグリゲートするよりも、同じまたは良いパフォーマンスが得られることを示す。 提案手法は予測の不確かさを推定する手段も提供し,従来の手法よりもアノテーションの不一致との相関が良好であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-12T03:12:34Z)
• Instance-Level Relative Saliency Ranking with Graph Reasoning [126.09138829920627]
  そこで本研究では,有意な事例を分割し,相対的有意な有意なランク順序を推定するための統一モデルを提案する。 また、サラレンシーランキングブランチを効果的にトレーニングするために、新しい損失関数も提案されている。 実験の結果,提案手法は従来の手法よりも有効であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-08T13:10:42Z)
• Hard-label Manifolds: Unexpected Advantages of Query Efficiency for Finding On-manifold Adversarial Examples [67.23103682776049]
  画像分類モデルに対する最近のゼロオーダーのハードラベル攻撃は、ファーストオーダーのグラデーションレベルの代替品に匹敵する性能を示している。 最近、グラデーションレベルの設定では、通常の敵対的な例がデータ多様体から離れ、オンマニホールドの例が実際には一般化エラーであることが示されている。 雑音の多い多様体距離オラクルに基づく情報理論論的議論を提案し、敵の勾配推定を通じて多様体情報を漏洩させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-04T20:53:06Z)
• Single versus Multiple Annotation for Named Entity Recognition of Mutations [4.213427823201119]
  我々は,複数のアノテータが必要かどうかを測定するために,1つのアノテータ対2のアノテータによる影響について論じる。 単一アノテータを使用する場合のパフォーマンス損失を評価すると、第2のアノテーションのためにトレーニングデータをサンプルするために異なる方法を適用する。 保持されたダブルアノテートデータを使用して、異なるタイプのランキングを持つ2つのシナリオを構築します。 i)誤ったトレーニングインスタンスを識別する能力、(ii)最先端技術におけるミューテーションNERのパフォーマンスについて、両方のアプローチを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-19T03:54:17Z)
• Exploiting Sample Uncertainty for Domain Adaptive Person Re-Identification [137.9939571408506]
  各サンプルに割り当てられた擬似ラベルの信頼性を推定・活用し,ノイズラベルの影響を緩和する。 不確実性に基づく最適化は大幅な改善をもたらし、ベンチマークデータセットにおける最先端のパフォーマンスを達成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-16T04:09:04Z)
• Learning What Makes a Difference from Counterfactual Examples and Gradient Supervision [57.14468881854616]
  ニューラルネットワークの一般化能力を改善するための補助的学習目標を提案する。 我々は、異なるラベルを持つ最小差の例のペア、すなわち反ファクトまたはコントラストの例を使用し、タスクの根底にある因果構造を示す信号を与える。 このテクニックで訓練されたモデルは、配布外テストセットのパフォーマンスを向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-20T02:47:49Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。