論文の概要: Mitigating Memorization of Noisy Labels by Clipping the Model Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04055v3
• Date: Tue, 13 Jun 2023 04:17:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 18:04:28.089337
• Title: Mitigating Memorization of Noisy Labels by Clipping the Model Prediction
• Title（参考訳）: モデル予測のクリッピングによる雑音ラベルの記憶の緩和
• Authors: Hongxin Wei, Huiping Zhuang, Renchunzi Xie, Lei Feng, Gang Niu, Bo An, Yixuan Li
• Abstract要約: クロスエントロピー(CE)の損失は、その非有界性のため、ノイズの多いラベルに対して堅牢ではないことが示されている。 我々は、ロジットベクトルのノルムをクランプして、それが定数で上界であることを保証するLogitClipを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.11056374542014
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the presence of noisy labels, designing robust loss functions is critical for securing the generalization performance of deep neural networks. Cross Entropy (CE) loss has been shown to be not robust to noisy labels due to its unboundedness. To alleviate this issue, existing works typically design specialized robust losses with the symmetric condition, which usually lead to the underfitting issue. In this paper, our key idea is to induce a loss bound at the logit level, thus universally enhancing the noise robustness of existing losses. Specifically, we propose logit clipping (LogitClip), which clamps the norm of the logit vector to ensure that it is upper bounded by a constant. In this manner, CE loss equipped with our LogitClip method is effectively bounded, mitigating the overfitting to examples with noisy labels. Moreover, we present theoretical analyses to certify the noise-tolerant ability of LogitClip. Extensive experiments show that LogitClip not only significantly improves the noise robustness of CE loss, but also broadly enhances the generalization performance of popular robust losses.
• Abstract（参考訳）: ノイズラベルの存在下では、深いニューラルネットワークの一般化性能を確保するためにロバストな損失関数の設計が重要である。 クロスエントロピー(CE)の損失は、その非有界性のため、ノイズの多いラベルに対して堅牢ではないことが示されている。 この問題を緩和するために、既存の作品は通常、対称条件で特に堅牢な損失を設計し、通常は不適合の問題に繋がる。 本稿では,ロジットレベルでの損失を誘導し,既存の損失のノイズロバスト性を高めることを目的とする。 具体的には、logitベクトルのノルムをクランプして、それが定数によって上界であることを保証するlogitクリップ(logitclip)を提案する。 このように、我々のLogitClip法によるCE損失を効果的に有界化し、ノイズのあるラベルを持つ例への過度な適合を緩和する。 さらに,LogitClipの耐雑音性を証明する理論的解析を行った。 大規模な実験により、LogitClipはCE損失のノイズロバスト性を著しく向上するだけでなく、一般的なロバスト損失の一般化性能を広く向上させることが示された。

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