論文の概要: Label Propagation with Weak Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.03594v1
• Date: Fri, 7 Oct 2022 14:53:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 13:15:43.217116
• Title: Label Propagation with Weak Supervision
• Title（参考訳）: 弱スーパービジョンによるラベル伝播
• Authors: Rattana Pukdee, Dylan Sam, Maria-Florina Balcan, Pradeep Ravikumar
• Abstract要約: 古典的ラベル伝搬アルゴリズム(LPA)の新しい解析法について紹介する(Zhu & Ghahramani, 2002)。 基礎となるグラフの局所的幾何学的性質と先行情報の品質の両方を利用する誤差境界を提供する。 提案手法は,従来の半教師付き手法と弱教師付き手法を改良した,弱教師付き分類タスクに応用できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.52032178837098
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semi-supervised learning and weakly supervised learning are important paradigms that aim to reduce the growing demand for labeled data in current machine learning applications. In this paper, we introduce a novel analysis of the classical label propagation algorithm (LPA) (Zhu & Ghahramani, 2002) that moreover takes advantage of useful prior information, specifically probabilistic hypothesized labels on the unlabeled data. We provide an error bound that exploits both the local geometric properties of the underlying graph and the quality of the prior information. We also propose a framework to incorporate multiple sources of noisy information. In particular, we consider the setting of weak supervision, where our sources of information are weak labelers. We demonstrate the ability of our approach on multiple benchmark weakly supervised classification tasks, showing improvements upon existing semi-supervised and weakly supervised methods.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き学習と弱い教師付き学習は、現在の機械学習アプリケーションにおけるラベル付きデータの需要増加を減らすことを目的とした重要なパラダイムである。 本稿では,従来のラベル伝搬アルゴリズム(LPA, Zhu & Ghahramani, 2002)の新たな解析手法を提案する。 基礎となるグラフの局所的幾何学的性質と先行情報の品質の両方を利用する誤差境界を提供する。 また,複数のノイズ情報ソースを組み込むフレームワークを提案する。 特に、情報ソースが弱いラベル付け者である弱監督の設定について検討する。 提案手法は,従来の半教師付き手法と弱教師付き手法を改良した,弱教師付き分類タスクに応用できることを示す。

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