論文の概要: Weakly Supervised Label Learning Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09649v1
• Date: Sun, 19 Feb 2023 18:31:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-21 17:24:19.026816
• Title: Weakly Supervised Label Learning Flows
• Title（参考訳）: 弱教師付きラベル学習フロー
• Authors: You Lu, Chidubem Arachie, Bert Huang
• Abstract要約: 弱教師付き学習問題の一般的なフレームワークであるラベル学習フロー(LLF)を開発した。 本手法は正規化フローに基づく生成モデルである。 実験結果から,本手法は比較した多くのベースラインよりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.84604939577561
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Supervised learning usually requires a large amount of labelled data. However, attaining ground-truth labels is costly for many tasks. Alternatively, weakly supervised methods learn with cheap weak signals that only approximately label some data. Many existing weakly supervised learning methods learn a deterministic function that estimates labels given the input data and weak signals. In this paper, we develop label learning flows (LLF), a general framework for weakly supervised learning problems. Our method is a generative model based on normalizing flows. The main idea of LLF is to optimize the conditional likelihoods of all possible labelings of the data within a constrained space defined by weak signals. We develop a training method for LLF that trains the conditional flow inversely and avoids estimating the labels. Once a model is trained, we can make predictions with a sampling algorithm. We apply LLF to three weakly supervised learning problems. Experiment results show that our method outperforms many baselines we compare against.
• Abstract（参考訳）: 教師付き学習は通常、大量のラベル付きデータを必要とする。 しかし、多くのタスクにおいて、地道ラベルの取得にはコストがかかる。 あるいは、弱教師付きメソッドは、あるデータにほぼラベル付けされる安価な弱い信号で学習する。 多くの既存の弱教師付き学習手法は、入力データと弱信号からラベルを推定する決定論的関数を学習する。 本稿では,弱教師付き学習問題の一般的なフレームワークであるラベル学習フロー(LLF)を開発する。 本手法は正規化フローに基づく生成モデルである。 LLFの主な考え方は、弱い信号によって定義された制約空間内で、データの全ての可能なラベル付けの条件付き可能性の最適化である。 条件流を逆行的に訓練し,ラベル推定を回避したllfの訓練法を開発した。 モデルがトレーニングされると、サンプリングアルゴリズムを使って予測を行うことができる。 LLFを3つの弱教師付き学習問題に適用する。 実験の結果,本手法は比較対象のベースラインよりも優れていた。

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