論文の概要: Are labels informative in semi-supervised learning? -- Estimating and leveraging the missing-data mechanism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.07540v1
• Date: Wed, 15 Feb 2023 09:18:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-16 15:35:09.699898
• Title: Are labels informative in semi-supervised learning? -- Estimating and leveraging the missing-data mechanism
• Title（参考訳）: ラベルは半教師付き学習に有益か? --不足データメカニズムの推定と活用
• Authors: Aude Sportisse (CRISAM,3iA C\^ote d'Azur, MAASAI, UCA), Hugo Schmutz (CRISAM, TIRO-MATOs, JAD,3iA C\^ote d'Azur, MAASAI, UCA), Olivier Humbert (UNICANCER/CAL, TIRO-MATOs, UCA), Charles Bouveyron (MAASAI, CRISAM,3iA C\^ote d'Azur, UCA), Pierre-Alexandre Mattei (MAASAI, CRISAM,3iA C\^ote d'Azur, UCA)
• Abstract要約: 半教師付き学習は、ラベルのないデータを利用して機械学習モデルを改善するための強力な技術である。 これは、あるクラスが他のクラスよりもラベル付けされる可能性が高い場合に発生する、情報的ラベルの存在に影響される可能性がある。 本稿では,データ不足のメカニズムを推定し,逆確率重み付けを用いてSSLアルゴリズムを劣化させることにより,この問題に対処する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.675583319625962
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semi-supervised learning is a powerful technique for leveraging unlabeled data to improve machine learning models, but it can be affected by the presence of ``informative'' labels, which occur when some classes are more likely to be labeled than others. In the missing data literature, such labels are called missing not at random. In this paper, we propose a novel approach to address this issue by estimating the missing-data mechanism and using inverse propensity weighting to debias any SSL algorithm, including those using data augmentation. We also propose a likelihood ratio test to assess whether or not labels are indeed informative. Finally, we demonstrate the performance of the proposed methods on different datasets, in particular on two medical datasets for which we design pseudo-realistic missing data scenarios.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き学習は、ラベル付きデータを活用して機械学習モデルを改善する強力な手法であるが、一部のクラスが他のクラスよりもラベル付けされる傾向にある 'informative' ラベルの存在に影響される可能性がある。 欠落したデータ文献では、そのようなラベルをランダムに欠落と呼ぶ。 本稿では,データ拡張を含む任意のSSLアルゴリズムをデバイアス化するために,欠落データ機構を推定し,逆の確率重み付けを用いてこの問題に対処する新しい手法を提案する。 また,ラベルが真に有益かどうかを評価するための確率比試験も提案する。 最後に, 疑似現実的欠落データシナリオを設計するための2つの医療データセットにおいて, 異なるデータセットにおける提案手法の性能を示す。

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