論文の概要: Learning with Noisy labels via Self-supervised Adversarial Noisy Masking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06805v1
• Date: Tue, 14 Feb 2023 03:13:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-15 16:40:18.376308
• Title: Learning with Noisy labels via Self-supervised Adversarial Noisy Masking
• Title（参考訳）: 自己教師型雑音マスキングによる雑音ラベルの学習
• Authors: Yuanpeng Tu, Boshen Zhang, Yuxi Li, Liang Liu, Jian Li, Jiangning Zhang, Yabiao Wang, Chengjie Wang, Cai Rong Zhao
• Abstract要約: 対向雑音マスキングと呼ばれる新しいトレーニング手法を提案する。 入力データとラベルを同時に調整し、ノイズの多いサンプルが過度に収まらないようにする。 合成および実世界のノイズデータセットの両方でテストされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.87292143223425
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Collecting large-scale datasets is crucial for training deep models, annotating the data, however, inevitably yields noisy labels, which poses challenges to deep learning algorithms. Previous efforts tend to mitigate this problem via identifying and removing noisy samples or correcting their labels according to the statistical properties (e.g., loss values) among training samples. In this paper, we aim to tackle this problem from a new perspective, delving into the deep feature maps, we empirically find that models trained with clean and mislabeled samples manifest distinguishable activation feature distributions. From this observation, a novel robust training approach termed adversarial noisy masking is proposed. The idea is to regularize deep features with a label quality guided masking scheme, which adaptively modulates the input data and label simultaneously, preventing the model to overfit noisy samples. Further, an auxiliary task is designed to reconstruct input data, it naturally provides noise-free self-supervised signals to reinforce the generalization ability of deep models. The proposed method is simple and flexible, it is tested on both synthetic and real-world noisy datasets, where significant improvements are achieved over previous state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 大規模なデータセットの収集は、深層モデルのトレーニングに不可欠であり、データを注釈付けすることは必然的にノイズのラベルを生み出し、ディープラーニングアルゴリズムに課題をもたらす。 以前の取り組みでは、ノイズのあるサンプルを特定し除去したり、トレーニングサンプル内の統計的特性(損失値など)に従ってラベルを修正したりすることでこの問題を軽減する傾向がある。 本稿では,新しい視点からこの問題に取り組み,深い特徴マップを考察し,クリーンで誤ったラベル付きサンプルで訓練されたモデルが識別可能なアクティベーション特徴分布を示すことを実証的に発見する。 この観察から,敵対的ノイズマスキングと呼ばれる新しいロバストなトレーニング手法を提案する。 そのアイデアは、入力データとラベルを同時に適応的に変調するラベル品質ガイドマスクスキームで深い機能を調整し、ノイズの多いサンプルを過度に適合させることである。 さらに、入力データを再構成する補助タスクを設計し、自然にノイズのない自己教師付き信号を提供し、深層モデルの一般化能力を補強する。 提案手法は単純でフレキシブルであり,従来の最先端手法よりも大幅に改善された合成および実世界のノイズデータセットで検証される。

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