論文の概要: Progressive Purification for Instance-Dependent Partial Label Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00830v2
• Date: Wed, 10 May 2023 02:38:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-11 17:57:32.037249
• Title: Progressive Purification for Instance-Dependent Partial Label Learning
• Title（参考訳）: インスタンス依存型部分ラベル学習のためのプログレッシブ・パーフィケーション
• Authors: Ning Xu, Biao Liu, Jiaqi Lv, Congyu Qiao, and Xin Geng
• Abstract要約: 部分ラベル学習 (PLL) は、固定だが未知の候補ラベルが正しい候補ラベルのセットでアノテートされた例から、多クラス分類器を訓練することを目的としている。 候補ラベルは常にインスタンス依存であり、インスタンス依存の例で訓練されたモデルが理想的な例に収束できるという理論的保証はない。 本稿では,POP(PrOgressive Purification, PrOgressive Purification, PrOgressive Purification, PrOgressive Purification, PrOgressive Purification, PrOgressive Purification, PrOgressive Purification, PrOgressive Purification, PrOgressive Purification, PrOgressive Purification, PrOgressive Purification, PrOgressive Purification, PrOgressive Purification, PrOgressive Purification, PrOgressive Purification, PrOgressive Purification, PrOgressive Purification, PrOgressive Purification, PrOgressive Purification
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.65717805892473
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Partial label learning (PLL) aims to train multiclass classifiers from the examples each annotated with a set of candidate labels where a fixed but unknown candidate label is correct. In the last few years, the instance-independent generation process of candidate labels has been extensively studied, on the basis of which many theoretical advances have been made in PLL. Nevertheless, the candidate labels are always instance-dependent in practice and there is no theoretical guarantee that the model trained on the instance-dependent PLL examples can converge to an ideal one. In this paper, a theoretically grounded and practically effective approach named POP, i.e. PrOgressive Purification for instance-dependent partial label learning, is proposed. Specifically, POP updates the learning model and purifies each candidate label set progressively in every epoch. Theoretically, we prove that POP enlarges the region appropriately fast where the model is reliable, and eventually approximates the Bayes optimal classifier with mild assumptions. Technically, POP is flexible with arbitrary PLL losses and could improve the performance of the previous PLL losses in the instance-dependent case. Experiments on the benchmark datasets and the real-world datasets validate the effectiveness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 部分ラベル学習 (PLL) は、固定だが未知の候補ラベルが正しい候補ラベルのセットで注釈付けされた例から多クラス分類器を訓練することを目的としている。 ここ数年, PLL における理論的な進歩を基礎として, 候補ラベルのインスタンスに依存しない生成プロセスが広く研究されてきた。 それでも、候補ラベルは常にインスタンス依存であり、インスタンス依存のPLL例で訓練されたモデルが理想的なモデルに収束できるという理論的保証はない。 本稿では,POP(PrOgressive Purification for instance-dependent partial label learning)という理論的基礎と実用的なアプローチを提案する。 具体的には、POPは学習モデルを更新し、各エポックに設定された候補ラベルを徐々に浄化する。 理論的には、POPはモデルが信頼できる領域を適切に拡大し、最終的にベイズ最適分類器を穏やかな仮定で近似する。 技術的には、POPは任意のPLL損失に柔軟であり、インスタンス依存の場合の以前のPLL損失のパフォーマンスを向上させることができる。 ベンチマークデータセットと実世界のデータセットに関する実験は、提案手法の有効性を検証する。

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