論文の概要: PASS: Peer-Agreement based Sample Selection for training with Noisy Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10802v1
• Date: Mon, 20 Mar 2023 00:35:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-21 17:08:47.914033
• Title: PASS: Peer-Agreement based Sample Selection for training with Noisy Labels
• Title（参考訳）: PASS:雑音ラベルを用いた学習のためのピアアグリメントに基づくサンプル選択
• Authors: Arpit Garg, Cuong Nguyen, Rafael Felix, Thanh-Toan Do, Gustavo Carneiro
• Abstract要約: モデルが過度に適合する傾向にあるため、ノイズラベルはディープラーニングにおいて大きな課題となる。 ピアアグリメントに基づく新しいサンプル選択(PASS)を提案する。 次に、合意スコアに自動しきい値付け手法を適用し、クリーンでノイズの多いラベルサンプルを選択する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.922188228545906
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Noisy labels present a significant challenge in deep learning because models are prone to overfitting. This problem has driven the development of sophisticated techniques to address the issue, with one critical component being the selection of clean and noisy label samples. Selecting noisy label samples is commonly based on the small-loss hypothesis or on feature-based sampling, but we present empirical evidence that shows that both strategies struggle to differentiate between noisy label and hard samples, resulting in relatively large proportions of samples falsely selected as clean. To address this limitation, we propose a novel peer-agreement based sample selection (PASS). An automated thresholding technique is then applied to the agreement score to select clean and noisy label samples. PASS is designed to be easily integrated into existing noisy label robust frameworks, and it involves training a set of classifiers in a round-robin fashion, with peer models used for sample selection. In the experiments, we integrate our PASS with several state-of-the-art (SOTA) models, including InstanceGM, DivideMix, SSR, FaMUS, AugDesc, and C2D, and evaluate their effectiveness on several noisy label benchmark datasets, such as CIFAR-100, CIFAR-N, Animal-10N, Red Mini-Imagenet, Clothing1M, Mini-Webvision, and Imagenet. Our results demonstrate that our new sample selection approach improves the existing SOTA results of algorithms.
• Abstract（参考訳）: モデルが過度に適合する傾向にあるため、ノイズラベルはディープラーニングにおいて大きな課題となる。 この問題は、クリーンでノイズの多いラベルのサンプルを選択することによる、この問題に対処する高度な技術の開発を促した。 ノイズラベルのサンプルの選択は, 一般に小損失仮説や特徴に基づくサンプリングに基づいているが, どちらの手法もノイズラベルとハードサンプルの区別に苦慮していることを示す実証的証拠を提示する。 この制限に対処するために、新しいピアアグリメントベースのサンプル選択(PASS)を提案する。 次に、合意スコアに自動しきい値付け手法を適用し、クリーンでノイズの多いラベルサンプルを選択する。 PASSは、既存のノイズの多いラベルの堅牢なフレームワークに簡単に統合できるように設計されており、サンプル選択に使用されるピアモデルとともに、ラウンドロビン方式で分類器のセットをトレーニングする。 実験では、instancegm, dividemix, ssr, famus, augdesc, c2dなどの最先端(sota)モデルと統合し、cifar-100, cifar-n, animal-10n, red mini-imagenet, clothing1m, mini-webvision, imagenetなどのノイズの多いラベルベンチマークデータセットの有効性を評価した。 その結果,新しいサンプル選択手法が既存のsoma結果を改善することが示された。

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