論文の概要: Identify ambiguous tasks combining crowdsourced labels by weighting Areas Under the Margin

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.15380v3
• Date: Thu, 30 Nov 2023 15:10:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 19:15:36.648298
• Title: Identify ambiguous tasks combining crowdsourced labels by weighting Areas Under the Margin
• Title（参考訳）: 地域重み付けによるクラウドソースラベルを組み合わせた曖昧なタスクの同定
• Authors: Tanguy Lefort and Benjamin Charlier and Alexis Joly and Joseph Salmon
• Abstract要約: 曖昧なタスクは専門家の労働者を騙しかねない。 我々は、クラウドソースの学習シナリオにおいて、誤ってラベル付けされたデータを識別するために、AUM(Area Under the Margin)を適用する。 WAUMは、トレーニングセットからあいまいなタスクを捨てるのに役立ち、一般化性能が向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.437403258942716
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In supervised learning - for instance in image classification - modern massive datasets are commonly labeled by a crowd of workers. The obtained labels in this crowdsourcing setting are then aggregated for training, generally leveraging a per-worker trust score. Yet, such workers oriented approaches discard the tasks' ambiguity. Ambiguous tasks might fool expert workers, which is often harmful for the learning step. In standard supervised learning settings - with one label per task - the Area Under the Margin (AUM) was tailored to identify mislabeled data. We adapt the AUM to identify ambiguous tasks in crowdsourced learning scenarios, introducing the Weighted Areas Under the Margin (WAUM). The WAUM is an average of AUMs weighted according to task-dependent scores. We show that the WAUM can help discarding ambiguous tasks from the training set, leading to better generalization performance. We report improvements over existing strategies for learning with a crowd, both on simulated settings, and on real datasets such as CIFAR-10H (a crowdsourced dataset with a high number of answered labels),LabelMe and Music (two datasets with few answered votes).
• Abstract（参考訳）: 教師付き学習(例えば画像分類)では、現代の大規模データセットは、一般に労働者の群れによってラベル付けされる。 このクラウドソーシング設定で得られたラベルは、トレーニングのために集約され、一般的に、同僚毎の信頼スコアを利用する。 しかし、そのような労働者指向のアプローチはタスクの曖昧さを捨てる。 曖昧なタスクは専門家の労働者を騙しかねない。 標準的な教師付き学習設定 - タスク毎にひとつのラベル - では、マージン(aum)下の領域は、誤ったラベルデータを特定するために調整された。 我々は、クラウドソーシング学習シナリオにおけるあいまいなタスクを特定するためにAUMを適用し、Weighted Areas Under the Margin (WAUM)を導入した。 WAUMはタスク依存スコアに応じて重み付けされたAUMの平均値である。 WAUMはトレーニングセットからあいまいなタスクを捨てるのに役立ち、より優れた一般化性能が得られることを示す。 CIFAR-10H(多数の回答ラベルを持つクラウドソースデータセット)、LabelMe、Music(回答数が少ない2つのデータセット)といった実際のデータセット上で、群衆による学習戦略の改善について報告する。

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