論文の概要: How many labelers do you have? A closer look at gold-standard labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12041v2
• Date: Tue, 4 Jun 2024 23:23:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 04:58:43.594892
• Title: How many labelers do you have? A closer look at gold-standard labels
• Title（参考訳）: ラベルはいくつあるか?ゴールドスタンダードのラベルをじっくり見てみよう
• Authors: Chen Cheng, Hilal Asi, John Duchi,
• Abstract要約: 我々は、非集約ラベル情報へのアクセスによって、ゴールドスタンダードラベルよりも、トレーニングの適格化がより実現可能であることを示す。 我々は,非アグリゲートラベルが学習性能を改善することを含む,実世界のデータセットの予測を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.637125300701795
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The construction of most supervised learning datasets revolves around collecting multiple labels for each instance, then aggregating the labels to form a type of "gold-standard". We question the wisdom of this pipeline by developing a (stylized) theoretical model of this process and analyzing its statistical consequences, showing how access to non-aggregated label information can make training well-calibrated models more feasible than it is with gold-standard labels. The entire story, however, is subtle, and the contrasts between aggregated and fuller label information depend on the particulars of the problem, where estimators that use aggregated information exhibit robust but slower rates of convergence, while estimators that can effectively leverage all labels converge more quickly if they have fidelity to (or can learn) the true labeling process. The theory makes several predictions for real-world datasets, including when non-aggregate labels should improve learning performance, which we test to corroborate the validity of our predictions.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの教師付き学習データセットの構築は、各インスタンスの複数のラベルを収集して、ラベルを集約して“ゴールドスタンダード”のタイプを形成する。 我々は、このプロセスの(スティル化)理論モデルを開発し、その統計的結果を分析して、このパイプラインの知恵を疑問視する。 しかし、物語全体は微妙であり、集約されたラベル情報とより完全なラベル情報との対比は、集約された情報を利用する推定器が頑健だが収束速度が遅い問題に依存し、全てのラベルを効果的に活用できる推定器が真のラベル付けプロセスに忠実さ(あるいは学習)がある場合、より早く収束する。 この理論は、非アグリゲートラベルが学習性能を改善することを含め、現実のデータセットに対していくつかの予測を行う。

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