論文の概要: Noisy Label Classification using Label Noise Selection with Test-Time
Augmentation Cross-Entropy and NoiseMix Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00479v1
- Date: Thu, 1 Dec 2022 13:05:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-02 16:23:29.580741
- Title: Noisy Label Classification using Label Noise Selection with Test-Time
Augmentation Cross-Entropy and NoiseMix Learning
- Title（参考訳）: テスト時間拡張クロスエントロピーとノイズミクス学習を用いたラベル雑音選択を用いた雑音ラベル分類
- Authors: Hansang Lee, Haeil Lee, Helen Hong, and Junmo Kim
- Abstract要約: 本論文では,テスト時間拡張(TTA)クロスエントロピーを用いたラベルノイズ選択とNossMix法による分類器学習を用いたノイズラベルデータの学習手法を提案する。
ISIC-18公開皮膚病変診断データセットの実験において、提案したTTAクロスエントロピーは、ラベルノイズデータの検出において従来のクロスエントロピーとTTAの不確実性よりも優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.329960112839995
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As the size of the dataset used in deep learning tasks increases, the noisy
label problem, which is a task of making deep learning robust to the
incorrectly labeled data, has become an important task. In this paper, we
propose a method of learning noisy label data using the label noise selection
with test-time augmentation (TTA) cross-entropy and classifier learning with
the NoiseMix method. In the label noise selection, we propose TTA cross-entropy
by measuring the cross-entropy to predict the test-time augmented training
data. In the classifier learning, we propose the NoiseMix method based on MixUp
and BalancedMix methods by mixing the samples from the noisy and the clean
label data. In experiments on the ISIC-18 public skin lesion diagnosis dataset,
the proposed TTA cross-entropy outperformed the conventional cross-entropy and
the TTA uncertainty in detecting label noise data in the label noise selection
process. Moreover, the proposed NoiseMix not only outperformed the
state-of-the-art methods in the classification performance but also showed the
most robustness to the label noise in the classifier learning.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングタスクで使用されるデータセットのサイズが大きくなるにつれて、深層学習を誤ったラベル付きデータに堅牢にするタスクであるノイズラベル問題は重要な課題となっている。
本稿では,tta(test-time augmentation)クロスエントロピーを用いたラベル雑音選択と雑音混合法による分類学習を用いた雑音ラベルデータの学習手法を提案する。
ラベルノイズ選択において、テスト時間拡張トレーニングデータを予測するために、クロスエントロピーを測定してTTAクロスエントロピーを提案する。
分類器学習では,ノイズデータとクリーンラベルデータからサンプルを混合することにより,MixUp と BalancedMix の手法に基づくノイズミクス法を提案する。
ISIC-18公開皮膚病変診断データセットの実験において,提案したTTAクロスエントロピーは,ラベルノイズ選択過程におけるラベルノイズデータの検出において,従来のクロスエントロピーとTTA不確実性を上回った。
さらに,提案手法は分類性能に優れるだけでなく,分類器学習においてラベル雑音に対して最も頑健性を示した。
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