論文の概要: Mining Multi-Label Samples from Single Positive Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05764v1
• Date: Sun, 12 Jun 2022 15:14:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-15 07:03:28.152465
• Title: Mining Multi-Label Samples from Single Positive Labels
• Title（参考訳）: 正極性ラベルからのマルチラベルサンプルのマイニング
• Authors: Youngin Cho, Daejin Kim, Mohammad Azam Khan
• Abstract要約: 条件付き生成逆数ネットワーク(cGAN)は、クラス条件生成タスクにおいて優れた結果を示している。 マルコフ連鎖モンテカルロ法に基づくS2Mサンプリングという新しいサンプリング手法を提案する。 提案したS2Mサンプリングにより,既存の無条件および条件付きGANを用いて,最小のアノテーションコストで高品質なマルチラベルデータを描画することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.628136490044697
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conditional generative adversarial networks (cGANs) have shown superior results in class-conditional generation tasks. In order to simultaneously control multiple conditions, cGANs require multi-label training datasets, where multiple labels can be assigned to each data instance. Nevertheless, the tremendous annotation cost limits the accessibility of multi-label datasets in the real-world scenarios. Hence, we explore the practical setting called single positive setting, where each data instance is annotated by only one positive label with no explicit negative labels. To generate multi-label data in the single positive setting, we propose a novel sampling approach called single-to-multi-label (S2M) sampling, based on the Markov chain Monte Carlo method. As a widely applicable "add-on" method, our proposed S2M sampling enables existing unconditional and conditional GANs to draw high-quality multi-label data with a minimal annotation cost. Extensive experiments on real image datasets verify the effectiveness and correctness of our method, even when compared to a model trained with fully annotated datasets.
• Abstract（参考訳）: cgans (conditional generative adversarial networks) はクラス条件生成タスクにおいて優れた結果を示している。 複数の条件を同時に制御するために、cGANは複数のラベルのトレーニングデータセットを必要とし、各データインスタンスに複数のラベルを割り当てることができる。 それでも、膨大なアノテーションコストは、実世界のシナリオにおけるマルチラベルデータセットのアクセシビリティを制限する。 したがって、各データインスタンスは、明示的な負のラベルを持たない1つのポジティブラベルのみによってアノテートされるという、単一のポジティブセッティングと呼ばれる実践的な設定を探求する。 単一正の設定でマルチラベルデータを生成するために,マルコフ連鎖モンテカルロ法に基づいて,シングル・トゥ・マルチラベル(s2m)サンプリングと呼ばれる新しいサンプリング手法を提案する。 提案したS2Mサンプリングにより,既存の無条件および条件付きGANを用いて,最小限のアノテーションコストで高品質なマルチラベルデータを描画することができる。 実画像データセットに対する大規模な実験は、完全に注釈付きデータセットで訓練されたモデルと比較しても、我々の手法の有効性と正確性を検証する。

関連論文リスト

• Dual-Decoupling Learning and Metric-Adaptive Thresholding for Semi-Supervised Multi-Label Learning [81.83013974171364]
  半教師付きマルチラベル学習(SSMLL)は、正確なマルチラベルアノテーションを収集するコストを削減するために、ラベルのないデータを活用する強力なフレームワークである。 半教師付き学習とは異なり、インスタンスに含まれる複数のセマンティクスのため、SSMLLの擬似ラベルとして最も確率の高いラベルを選択することはできない。 本稿では,高品質な擬似ラベルを生成するための二重パースペクティブ手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-26T09:33:53Z)
• Generalized Category Discovery with Clustering Assignment Consistency [56.92546133591019]
  一般化圏発見(GCD)は、最近提案されたオープンワールドタスクである。 クラスタリングの一貫性を促進するための協調学習ベースのフレームワークを提案する。 提案手法は,3つの総合的なベンチマークと3つのきめ細かい視覚認識データセット上での最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-30T00:32:47Z)
• Ground Truth Inference for Weakly Supervised Entity Matching [76.6732856489872]
  弱監督タスクのための単純だが強力なラベル付けモデルを提案する。 次に、エンティティマッチングのタスクに特化してラベルモデルを調整します。 その結果,従来の手法よりもF1スコアが9%高い結果が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-13T17:57:07Z)
• One Positive Label is Sufficient: Single-Positive Multi-Label Learning with Label Enhancement [71.9401831465908]
  本研究では,SPMLL (Single- positive multi-label learning) について検討した。 ラベルエンハンスメントを用いた単陽性MultIラベル学習という新しい手法を提案する。 ベンチマークデータセットの実験により,提案手法の有効性が検証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-01T14:26:30Z)
• Active Learning in Incomplete Label Multiple Instance Multiple Label Learning [17.5720245903743]
  MIML設定におけるアクティブラーニングのための新しいバッグクラスペア方式を提案する。 我々のアプローチは、効率的かつ正確な推論を伴う識別的グラフィカルモデルに基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-22T17:01:28Z)
• An Empirical Study on Large-Scale Multi-Label Text Classification Including Few and Zero-Shot Labels [49.036212158261215]
  大規模なMulti-label Text Classification (LMTC) は、幅広い自然言語処理 (NLP) アプリケーションを持つ。 Label-Wise Attention Networks (LWANs) を用いた最新のLMTCモデル 確率的ラベル木(PLT)に基づく階層的手法がLWANより優れていることを示す。 BERTとLWANを組み合わせた最先端手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-04T18:55:47Z)
• Multi-Task Curriculum Framework for Open-Set Semi-Supervised Learning [54.85397562961903]
  ラベル付きデータに制限がある場合に、ラベルなしデータを利用して強力なモデルをトレーニングする半教師付き学習(SSL)が提案されている。 我々は、Open-set SSLと呼ばれるより複雑な新しいシナリオに対処する。 提案手法は,OOD試料の効果を除去し,最先端の結果を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-22T10:33:55Z)
• Multi-Label Sampling based on Local Label Imbalance [7.355362369511579]
  クラス不均衡は、ほとんどのマルチラベル学習方法を妨げるマルチラベルデータ固有の特徴である。 既存のマルチラベルサンプリングアプローチは、マルチラベルデータセットのグローバル不均衡を軽減する。 実際に、パフォーマンス劣化において重要な役割を果たすマイノリティクラス例の局所的な地区における不均衡レベルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-07T04:14:23Z)
• Generalized Label Enhancement with Sample Correlations [24.582764493585362]
  サンプル相関付きラベル拡張(LESC)と、サンプル相関付きラベル拡張(gLESC)の2つの新しいラベル拡張手法を提案する。 サンプル相関から,提案手法はラベル強化性能を向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-07T03:32:36Z)

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。