論文の概要: Label Noise-Robust Learning using a Confidence-Based Sieving Strategy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05330v3
• Date: Wed, 27 Sep 2023 13:01:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-28 22:22:19.692004
• Title: Label Noise-Robust Learning using a Confidence-Based Sieving Strategy
• Title（参考訳）: 信頼度に基づくシービング戦略を用いたラベルノイズロバスト学習
• Authors: Reihaneh Torkzadehmahani, Reza Nasirigerdeh, Daniel Rueckert, Georgios Kaissis
• Abstract要約: ラベルノイズを伴うタスクの学習では、オーバーフィッティングに対するモデルの堅牢性を改善することが重要な課題である。 サンプルをノイズのあるラベルで識別し、モデルを学習するのを防ぐことは、この課題に対処するための有望なアプローチである。 本研究では, 信頼度誤差と呼ばれる新しい判別基準と, クリーンサンプルとノイズサンプルを効果的に識別するためのCONFESと呼ばれるシービング戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.997774467236352
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In learning tasks with label noise, improving model robustness against overfitting is a pivotal challenge because the model eventually memorizes labels, including the noisy ones. Identifying the samples with noisy labels and preventing the model from learning them is a promising approach to address this challenge. When training with noisy labels, the per-class confidence scores of the model, represented by the class probabilities, can be reliable criteria for assessing whether the input label is the true label or the corrupted one. In this work, we exploit this observation and propose a novel discriminator metric called confidence error and a sieving strategy called CONFES to differentiate between the clean and noisy samples effectively. We provide theoretical guarantees on the probability of error for our proposed metric. Then, we experimentally illustrate the superior performance of our proposed approach compared to recent studies on various settings, such as synthetic and real-world label noise. Moreover, we show CONFES can be combined with other state-of-the-art approaches, such as Co-teaching and DivideMix to further improve model performance.
• Abstract（参考訳）: ラベルノイズを伴うタスクの学習において、モデルがオーバーフィッティングに対する堅牢性を改善することは重要な課題である。 サンプルをノイズのあるラベルで識別し、モデルを学習するのを防ぐことは、この課題に対処するための有望なアプローチである。 ノイズラベルを用いたトレーニングでは、クラス確率で表されるモデルのクラスごとの信頼度スコアは、入力ラベルが真のラベルか、または破損したラベルかを評価する信頼性基準となる。 そこで本研究では,この観察を活用し,信頼度誤差と呼ばれる新しい判別指標とconfesと呼ばれるシーブ戦略を提案し,クリーンサンプルとノイズサンプルを効果的に区別する。 提案するメトリックの誤差の確率に関する理論的保証を提供する。 そして,提案手法の優れた性能を,合成や実世界のラベルノイズなど,様々な環境における最近の研究と比較した。 さらに,co-teaching や dividemix といった最先端のアプローチと組み合わさることで,モデルパフォーマンスをさらに向上できることを示す。

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