論文の概要: CrossSplit: Mitigating Label Noise Memorization through Data Splitting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01674v2
• Date: Wed, 26 Apr 2023 15:33:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-27 17:57:47.944169
• Title: CrossSplit: Mitigating Label Noise Memorization through Data Splitting
• Title（参考訳）: CrossSplit: データ分割によるラベルノイズ記憶の軽減
• Authors: Jihye Kim, Aristide Baratin, Yan Zhang, Simon Lacoste-Julien
• Abstract要約: そこで我々はCrossSplitと呼ばれるノイズラベルの記憶を緩和するための新しいトレーニング手法を提案する。 CIFAR-10, CIFAR-100, Tiny-ImageNet, およびmini-WebVisionデータセットを用いた実験により, 本手法は幅広いノイズ比において最先端の手法より優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.344386272010397
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We approach the problem of improving robustness of deep learning algorithms in the presence of label noise. Building upon existing label correction and co-teaching methods, we propose a novel training procedure to mitigate the memorization of noisy labels, called CrossSplit, which uses a pair of neural networks trained on two disjoint parts of the labelled dataset. CrossSplit combines two main ingredients: (i) Cross-split label correction. The idea is that, since the model trained on one part of the data cannot memorize example-label pairs from the other part, the training labels presented to each network can be smoothly adjusted by using the predictions of its peer network; (ii) Cross-split semi-supervised training. A network trained on one part of the data also uses the unlabeled inputs of the other part. Extensive experiments on CIFAR-10, CIFAR-100, Tiny-ImageNet and mini-WebVision datasets demonstrate that our method can outperform the current state-of-the-art in a wide range of noise ratios.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ラベルノイズの存在下でのディープラーニングアルゴリズムの堅牢性向上の問題にアプローチする。 ラベル付きデータセットの2つの部分でトレーニングされた2つのニューラルネットワークを使用するクロススプリット(CrossSplit)と呼ばれる,既存のラベル補正と共同学習手法に基づいて,ノイズラベルの記憶を緩和する新たなトレーニング手順を提案する。 CrossSplitは2つの主要な材料を組み合わせています。 (i)クロススプリットラベル補正。 データの一方でトレーニングされたモデルは、他方から例ラベルペアを記憶できないので、ピアネットワークの予測を用いて各ネットワークに提示されるトレーニングラベルをスムーズに調整することができる。 (ii)クロススプリット半監督訓練。 データの一部でトレーニングされたネットワークは、他の部分のラベルのない入力も使用する。 CIFAR-10, CIFAR-100, Tiny-ImageNet, および mini-WebVision データセットの大規模な実験により, 本手法は, 幅広いノイズ比において, 最先端技術より優れていることを示す。

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