論文の概要: Logistic-Normal Likelihoods for Heteroscedastic Label Noise in Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02849v1
• Date: Thu, 6 Apr 2023 03:45:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-07 15:25:55.019775
• Title: Logistic-Normal Likelihoods for Heteroscedastic Label Noise in Classification
• Title（参考訳）: 分類におけるヘテロシドスティックラベル雑音のロジスティック正規性
• Authors: Erik Englesson, Amir Mehrpanah, Hossein Azizpour
• Abstract要約: 回帰のヘテロセダスティックなラベルノイズを推定する自然な方法は、観測された(潜在的にノイズの多い)ターゲットを正規分布からサンプルとしてモデル化することである。 我々は、同じ望ましい損失減衰特性を持つ分類に対する、この単純で確率的なアプローチの拡張を提案する。 分類におけるラベルノイズに対するロバスト性を測定することにより,本手法の有効性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.406359246841227
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A natural way of estimating heteroscedastic label noise in regression is to model the observed (potentially noisy) target as a sample from a normal distribution, whose parameters can be learned by minimizing the negative log-likelihood. This loss has desirable loss attenuation properties, as it can reduce the contribution of high-error examples. Intuitively, this behavior can improve robustness against label noise by reducing overfitting. We propose an extension of this simple and probabilistic approach to classification that has the same desirable loss attenuation properties. We evaluate the effectiveness of the method by measuring its robustness against label noise in classification. We perform enlightening experiments exploring the inner workings of the method, including sensitivity to hyperparameters, ablation studies, and more.
• Abstract（参考訳）: 回帰における異方性ラベルノイズを推定する自然な方法は、観測された(潜在的にノイズの多い)ターゲットを正規分布からサンプルとしてモデル化することである。 この損失は、高いエラー例の寄与を減らすことができるため、望ましい損失減衰特性を有する。 直感的には、オーバーフィッティングを減らすことでラベルノイズに対する堅牢性を向上させることができる。 我々は、同じ望ましい損失減衰特性を持つ分類に対する、この単純で確率的なアプローチの拡張を提案する。 分類におけるラベルノイズに対するロバスト性を測定することにより,本手法の有効性を評価する。 我々は,ハイパーパラメータに対する感度,アブレーション研究など,手法の内部動作を探索する啓蒙実験を行う。

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