Fugu-MT 論文翻訳(概要): CTRL: Clustering Training Losses for Label Error Detection

論文の概要: CTRL: Clustering Training Losses for Label Error Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.08464v2
Date: Tue, 12 Sep 2023 22:19:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-14 18:41:09.065875
Title: CTRL: Clustering Training Losses for Label Error Detection
Title（参考訳）: CTRL:ラベルエラー検出のためのクラスタリングトレーニング損失
Authors: Chang Yue and Niraj K. Jha
Abstract要約: 教師付き機械学習では、正確なラベルの使用は高い精度を保証するために極めて重要である。本稿では,ラベル誤り検出のための新しいフレームワークClustering TRaining Lossesを提案する。モデルが異なる方法でクリーンでノイズの多いラベルを学習する観察に基づいて、ラベルエラーを2つのステップで検出する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.49681473359251
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In supervised machine learning, use of correct labels is extremely important to ensure high accuracy. Unfortunately, most datasets contain corrupted labels. Machine learning models trained on such datasets do not generalize well. Thus, detecting their label errors can significantly increase their efficacy. We propose a novel framework, called CTRL (Clustering TRaining Losses for label error detection), to detect label errors in multi-class datasets. It detects label errors in two steps based on the observation that models learn clean and noisy labels in different ways. First, we train a neural network using the noisy training dataset and obtain the loss curve for each sample. Then, we apply clustering algorithms to the training losses to group samples into two categories: cleanly-labeled and noisily-labeled. After label error detection, we remove samples with noisy labels and retrain the model. Our experimental results demonstrate state-of-the-art error detection accuracy on both image (CIFAR-10 and CIFAR-100) and tabular datasets under simulated noise. We also use a theoretical analysis to provide insights into why CTRL performs so well.
Abstract（参考訳）: 教師付き機械学習では、正確なラベルの使用は高い精度を保証するために極めて重要である。残念ながら、ほとんどのデータセットにはラベルが破損している。このようなデータセットでトレーニングされた機械学習モデルは、うまく一般化しない。これにより、ラベルエラーの検出は、その有効性を著しく向上させることができる。本稿では,マルチクラスデータセットにおけるラベルエラーを検出するctrl(clustering training loss for label error detection)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。モデルが異なる方法でクリーンでノイズの多いラベルを学習する観察に基づいて、ラベルエラーを2つのステップで検出する。まず,ノイズトレーニングデータセットを用いてニューラルネットワークをトレーニングし,各サンプルの損失曲線を得る。次に,グループサンプルの学習損失にクラスタリングアルゴリズムを適用し,クリーンラベルとノイズラベルの2つのカテゴリに分類した。ラベル誤り検出後、ノイズラベル付きサンプルを除去し、モデルを再訓練する。実験により, 画像(CIFAR-10, CIFAR-100)と表状データセットの両方に対して, シミュレーションノイズ下での誤り検出精度を示す。また、CTRLがなぜうまく機能するのかを理論的に分析する。

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