論文の概要: Identifying Incorrect Annotations in Multi-Label Classification Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13895v1
• Date: Fri, 25 Nov 2022 05:03:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-11-28 17:38:24.366915
• Title: Identifying Incorrect Annotations in Multi-Label Classification Data
• Title（参考訳）: マルチラベル分類データにおける誤アノテーションの同定
• Authors: Aditya Thyagarajan, El\'ias Snorrason, Curtis Northcutt, Jonas Mueller
• Abstract要約: マルチラベル分類データセットにおけるラベルの誤用例を見つけるアルゴリズムについて検討する。 本稿では、この設定に対する信頼学習フレームワークの拡張と、ラベルエラーのある事例を正しくラベル付けされたものよりも格付けするラベル品質スコアを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.94741409713251
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In multi-label classification, each example in a dataset may be annotated as belonging to one or more classes (or none of the classes). Example applications include image (or document) tagging where each possible tag either applies to a particular image (or document) or not. With many possible classes to consider, data annotators are likely to make errors when labeling such data in practice. Here we consider algorithms for finding mislabeled examples in multi-label classification datasets. We propose an extension of the Confident Learning framework to this setting, as well as a label quality score that ranks examples with label errors much higher than those which are correctly labeled. Both approaches can utilize any trained classifier. After demonstrating that our methodology empirically outperforms other algorithms for label error detection, we apply our approach to discover many label errors in the CelebA image tagging dataset.
• Abstract（参考訳）: マルチラベル分類では、データセット内の各例は、1つ以上のクラス(またはクラス)に属するものとしてアノテートされる。 例えば、特定のイメージ(またはドキュメント)にそれぞれのタグを適用できるような、イメージ(またはドキュメント)のタグ付けがある。 考えられる多くのクラスを考えると、データアノテータは実際にそのようなデータをラベル付けする際にエラーを起こしやすい。 本稿では,マルチラベル分類データセットにおける誤ラベル例を見つけるアルゴリズムについて検討する。 本稿では、この設定に対する信頼学習フレームワークの拡張と、ラベルエラーのある事例を正しくラベル付けされたものよりも格付けするラベル品質スコアを提案する。 どちらのアプローチも訓練された分類器を利用できる。 CelebA画像タギングデータセットにおいて,提案手法がラベル誤り検出のアルゴリズムを実証的に上回り,多くのラベル誤りを検出する手法を適用した。

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