論文の概要: DALI: Dynamically Adjusted Label Importance for Noisy Partial Label Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12077v1
• Date: Sat, 28 Jan 2023 03:42:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-31 19:15:52.894728
• Title: DALI: Dynamically Adjusted Label Importance for Noisy Partial Label Learning
• Title（参考訳）: DALI:雑音のある部分的なラベル学習におけるラベルの重要性を動的に調整する
• Authors: Mingyu Xu, Zheng Lian, Lei Feng, Bin Liu, Jianhua Tao
• Abstract要約: ノイズのある部分的なラベル学習(ノイズ)は、弱教師付き学習の重要な分野である。 動的適応ラベル重要度(DALI)」という,雑音に対する新しい枠組みを提案する。 これは、初期候補セットとモデル出力を理論的保証でトレーディングすることで、検出エラーの負の影響を低減することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.53885746394252
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Noisy partial label learning (noisy PLL) is an important branch of weakly supervised learning. Unlike PLL where the ground-truth label must reside in the candidate set, noisy PLL relaxes this constraint and allows the ground-truth label may not be in the candidate set. To address this problem, existing works attempt to detect noisy samples and estimate the ground-truth label for each noisy sample. However, detection errors are inevitable, and these errors will accumulate during training and continuously affect model optimization. To address this challenge, we propose a novel framework for noisy PLL, called ``Dynamically Adjusted Label Importance (DALI)''. It aims to reduce the negative impact of detection errors by trading off the initial candidate set and model outputs with theoretical guarantees. Experimental results on multiple datasets demonstrate that our DALI succeeds over existing state-of-the-art approaches on noisy PLL. Our code will soon be publicly available.
• Abstract（参考訳）: ノイズのある部分ラベル学習(noisy pll)は、弱い教師付き学習の重要な分野である。 基底トラスラベルが候補セットになければならないPLLとは異なり、ノイズPLLはこの制約を緩和し、基底トラスラベルが候補セットに含まれないようにする。 この問題に対処するため、既存の作業ではノイズサンプルを検出し、各ノイズサンプルの接地ラベルを推定しようと試みている。 しかし、検出エラーは避けられず、これらのエラーはトレーニング中に蓄積され、モデル最適化に継続的に影響を及ぼす。 この課題に対処するために,我々は '`Dynamically Adjusted Label Importance (DALI)'' と呼ばれる,ノイズの多いPLLのための新しいフレームワークを提案する。 これは、初期候補セットとモデル出力を理論的保証でトレーディングすることで、検出エラーの負の影響を低減することを目的としている。 複数のデータセットに対する実験結果から、DALIはノイズの多いPLLに対する既存の最先端アプローチに成功していることが示された。 私たちのコードはまもなく公開されます。

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