論文の概要: Bridging the Gap between Model Explanations in Partially Annotated Multi-label Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01804v1
• Date: Tue, 4 Apr 2023 14:00:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 13:38:54.807015
• Title: Bridging the Gap between Model Explanations in Partially Annotated Multi-label Classification
• Title（参考訳）: 部分アノテーション付きマルチラベル分類におけるモデル記述間のギャップを埋める
• Authors: Youngwook Kim, Jae Myung Kim, Jieun Jeong, Cordelia Schmid, Zeynep Akata, Jungwoo Lee
• Abstract要約: 偽陰性ラベルがモデルの説明にどのように影響するかを考察する。 本稿では,部分ラベルで学習したモデルの属性スコアを向上し,その説明をフルラベルで学習したモデルと類似させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.76130799062379
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Due to the expensive costs of collecting labels in multi-label classification datasets, partially annotated multi-label classification has become an emerging field in computer vision. One baseline approach to this task is to assume unobserved labels as negative labels, but this assumption induces label noise as a form of false negative. To understand the negative impact caused by false negative labels, we study how these labels affect the model's explanation. We observe that the explanation of two models, trained with full and partial labels each, highlights similar regions but with different scaling, where the latter tends to have lower attribution scores. Based on these findings, we propose to boost the attribution scores of the model trained with partial labels to make its explanation resemble that of the model trained with full labels. Even with the conceptually simple approach, the multi-label classification performance improves by a large margin in three different datasets on a single positive label setting and one on a large-scale partial label setting. Code is available at https://github.com/youngwk/BridgeGapExplanationPAMC.
• Abstract（参考訳）: マルチラベル分類データセットでラベルを収集するのにコストがかかるため、部分的に注釈付きマルチラベル分類はコンピュータビジョンの新たな分野となっている。 このタスクに対するベースラインのアプローチは、観測されていないラベルを負のラベルとして仮定することであるが、この仮定は偽の負の形でラベルノイズを誘導する。 偽陰性ラベルによる負の影響を理解するために,これらのラベルがモデルの説明にどのように影響するかを検討する。 完全ラベルと部分ラベルで訓練された2つのモデルの説明は、類似の領域を強調するが、異なるスケーリングでは、後者は帰属スコアが低い傾向にある。 これらの結果に基づき,部分ラベルで学習したモデルの属性スコアを向上し,その説明をフルラベルで学習したモデルと類似させることを提案する。 概念的に単純なアプローチであっても、マルチラベル分類性能は1つの正のラベル設定と大規模部分のラベル設定では3つの異なるデータセットにおいて大きなマージンで改善される。 コードはhttps://github.com/youngwk/BridgeGapExplanationPAMCで公開されている。

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