論文の概要: ALASCA: Rethinking Label Smoothing for Deep Learning Under Label Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07277v1
• Date: Wed, 15 Jun 2022 03:37:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-17 07:01:44.754141
• Title: ALASCA: Rethinking Label Smoothing for Deep Learning Under Label Noise
• Title（参考訳）: ALASCA:ラベルノイズ下でのディープラーニングのためのラベルの平滑化再考
• Authors: Jongwoo Ko, Bongsoo Yi, Se-Young Yun
• Abstract要約: サブCl-アシファイア(ALASCA)上でのアダプティブラーベル平滑化(Adaptive LAbel smoothing)という枠組みを提案する。 ラベル平滑化(LS)は暗黙のリプシッツ正則化(LR)を引き起こすことが示唆された。 これらの導出に基づいて、中間層に適応LRを実用的に適用するために、適応LS(ALS)をサブクラス化アーキテクチャに適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.441880303257468
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As label noise, one of the most popular distribution shifts, severely degrades deep neural networks' generalization performance, robust training with noisy labels is becoming an important task in modern deep learning. In this paper, we propose our framework, coined as Adaptive LAbel smoothing on Sub-ClAssifier (ALASCA), that provides a robust feature extractor with theoretical guarantee and negligible additional computation. First, we derive that the label smoothing (LS) incurs implicit Lipschitz regularization (LR). Furthermore, based on these derivations, we apply the adaptive LS (ALS) on sub-classifiers architectures for the practical application of adaptive LR on intermediate layers. We conduct extensive experiments for ALASCA and combine it with previous noise-robust methods on several datasets and show our framework consistently outperforms corresponding baselines.
• Abstract（参考訳）: ラベルノイズは、ディープニューラルネットワークの一般化性能を著しく低下させる最も一般的な分布シフトの1つであり、ノイズラベルによる堅牢なトレーニングは、現代のディープラーニングにおいて重要なタスクとなっている。 本稿では,アダプティブラベル平滑化(adaptive label smoothing on sub-classifier,alasca)というフレームワークを提案する。 まず,ラベルの平滑化 (LS) は暗黙のリプシッツ正則化 (LR) を引き起こす。 さらに、これらの導出に基づいて、中間層に適応LRを実用的に適用するためのサブクラス化アーキテクチャに適応LS(ALS)を適用する。 我々は、ALASCAの広範な実験を行い、いくつかのデータセット上で従来のノイズロスト手法と組み合わせ、我々のフレームワークが対応するベースラインを一貫して上回ることを示す。

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