論文の概要: Label Information Bottleneck for Label Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06836v2
• Date: Tue, 14 Mar 2023 09:06:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-15 11:20:41.151002
• Title: Label Information Bottleneck for Label Enhancement
• Title（参考訳）: ラベルエンハンスメントのためのラベル情報ボトルネック
• Authors: Qinghai Zheng, Jihua Zhu, Haoyu Tang
• Abstract要約: ラベルエンハンスメント(LE)のための新しいラベル情報ボトルネック(LIB)法を提案する。 本手法はLE問題を,1)本質的なラベル関連情報を用いて表現を学習すること,2)学習した表現に基づいてラベル分布を復元すること,の2つの共同プロセスとして定式化する。 本手法では,ラベル割り当てに関するラベル関連情報とラベルギャップに関するラベル関連情報の両方を探索することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.783783498844016
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we focus on the challenging problem of Label Enhancement (LE), which aims to exactly recover label distributions from logical labels, and present a novel Label Information Bottleneck (LIB) method for LE. For the recovery process of label distributions, the label irrelevant information contained in the dataset may lead to unsatisfactory recovery performance. To address this limitation, we make efforts to excavate the essential label relevant information to improve the recovery performance. Our method formulates the LE problem as the following two joint processes: 1) learning the representation with the essential label relevant information, 2) recovering label distributions based on the learned representation. The label relevant information can be excavated based on the "bottleneck" formed by the learned representation. Significantly, both the label relevant information about the label assignments and the label relevant information about the label gaps can be explored in our method. Evaluation experiments conducted on several benchmark label distribution learning datasets verify the effectiveness and competitiveness of LIB. Our source codes are available https://github.com/qinghai-zheng/LIBLE
• Abstract（参考訳）: 本研究では,論理ラベルからラベル分布を正確に復元することを目的としたラベル拡張(LE)の課題に焦点をあて,LEのための新しいラベル情報ボトルネック(LIB)手法を提案する。 ラベル分布の回復過程において、データセットに含まれる無関係なラベル情報は、不満足な回復性能をもたらす可能性がある。 この制限に対処するため,我々は,リカバリ性能を向上させるために必要不可欠なラベル関連情報を発掘する努力を行う。 LE問題を以下の2つの共同プロセスとして定式化する。 1) 本質的ラベル関連情報で表現を学習すること。 2)学習した表現に基づいてラベル分布を復元する。 ラベル関連情報は、学習表現によって形成された「ボトルネック」に基づいて発掘することができる。 本手法では,ラベル割り当てに関するラベル関連情報とラベルギャップに関するラベル関連情報の両方を探索することができる。 複数のベンチマークラベル分布学習データセットで実施した評価実験により,LIBの有効性と競争性を検証した。 ソースコードはhttps://github.com/qinghai-zheng/lible

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