論文の概要: Controller-Guided Partial Label Consistency Regularization with Unlabeled Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11194v3
• Date: Thu, 14 Dec 2023 13:23:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-15 11:55:52.385888
• Title: Controller-Guided Partial Label Consistency Regularization with Unlabeled Data
• Title（参考訳）: 非ラベルデータを用いたコントローラ誘導部分ラベル一貫性規則化
• Authors: Qian-Wei Wang, Bowen Zhao, Mingyan Zhu, Tianxiang Li, Zimo Liu, Shu-Tao Xia
• Abstract要約: 本稿では,ラベルレベルと表現レベルの両方において,コントローラ誘導整合正則化を提案する。 信頼度閾値を動的に調整し、整合正則化に参加する各クラスのサンプル数が大まかに等しいようにし、クラス不均衡の問題を緩和する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.24911720809604
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Partial label learning (PLL) learns from training examples each associated with multiple candidate labels, among which only one is valid. In recent years, benefiting from the strong capability of dealing with ambiguous supervision and the impetus of modern data augmentation methods, consistency regularization-based PLL methods have achieved a series of successes and become mainstream. However, as the partial annotation becomes insufficient, their performances drop significantly. In this paper, we leverage easily accessible unlabeled examples to facilitate the partial label consistency regularization. In addition to a partial supervised loss, our method performs a controller-guided consistency regularization at both the label-level and representation-level with the help of unlabeled data. To minimize the disadvantages of insufficient capabilities of the initial supervised model, we use the controller to estimate the confidence of each current prediction to guide the subsequent consistency regularization. Furthermore, we dynamically adjust the confidence thresholds so that the number of samples of each class participating in consistency regularization remains roughly equal to alleviate the problem of class-imbalance. Experiments show that our method achieves satisfactory performances in more practical situations, and its modules can be applied to existing PLL methods to enhance their capabilities.
• Abstract（参考訳）: 部分ラベル学習(PLL)は、複数の候補ラベルに関連付けられたトレーニング例から学習する。 近年, 曖昧な監視処理能力と, 最新のデータ拡張手法の推進力により, 整合性正規化に基づくPLL法が成功し, 主流になってきた。 しかし、部分アノテーションが不十分になると、パフォーマンスは大幅に低下する。 本稿では,ラベルの整合性の部分的正則化を容易にするために,アクセスし易いラベルなし例を利用する。 部分的教師付き損失に加えて,ラベル付きデータの助けを借りて,ラベルレベルと表現レベルの両方でコントローラ誘導整合正則化を行う。 初期教師付きモデルの欠点を最小限に抑えるため,制御器を用いて各予測の信頼度を推定し,その後の整合性正規化を導出する。 さらに, 信頼度閾値を動的に調整し, 整合正則化に参加する各クラスの標本数が大まかに等しいようにし, クラス不均衡の問題を緩和する。 実験により,本手法はより実用的な状況で十分な性能を得られ,既存のpll法にもモジュールを適用できることを示した。

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