論文の概要: Unlocking the Power of Open Set : A New Perspective for Open-set Noisy Label Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04203v1
• Date: Sun, 7 May 2023 06:55:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 17:01:22.281769
• Title: Unlocking the Power of Open Set : A New Perspective for Open-set Noisy Label Learning
• Title（参考訳）: オープンセットの力を解き放つ : オープンセット雑音ラベル学習の新しい視点
• Authors: Wenhai Wan, Xinrui Wang, Mingkun Xie, Shengjun Huang, Songcan Chen, Shaoyuan Li
• Abstract要約: CECLと呼ばれる新しい2段階のコントラスト学習手法を提案する。 CECLは、オープンセット例の有用な情報を活用することで、両方のタイプのラベルノイズに対処することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.010240783230564
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning from noisy data has attracted much attention, where most methods focus on closed-set label noise. However, a more common scenario in the real world is the presence of both open-set and closed-set noise. Existing methods typically identify and handle these two types of label noise separately by designing a specific strategy for each type. However, in many real-world scenarios, it would be challenging to identify open-set examples, especially when the dataset has been severely corrupted. Unlike the previous works, we explore how models behave when faced open-set examples, and find that a part of open-set examples gradually get integrated into certain known classes, which is beneficial for the seperation among known classes. Motivated by the phenomenon, in this paper, we propose a novel two-step contrastive learning method called CECL, which aims to deal with both types of label noise by exploiting the useful information of open-set examples. Specifically, we incorporate some open-set examples into closed-set classes to enhance performance while treating others as delimiters to improve representative ability. Extensive experiments on synthetic and real-world datasets with diverse label noise demonstrate that CECL can outperform state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: ノイズデータから学ぶことは多くの注目を集め、ほとんどの方法はクローズドセットのラベルノイズに焦点を当てている。 しかし、現実世界でより一般的なシナリオは、オープンセットとクローズドセットの両方のノイズの存在である。 既存の手法では、これらの2種類のラベルノイズを個別に識別・処理し、それぞれのタイプの特定の戦略を設計する。 しかし、多くの現実のシナリオでは、特にデータセットがひどく破損している場合、オープンセットの例を特定するのは難しいでしょう。 従来の研究とは違って、オープンセットの例に直面したモデルがどのように振る舞うかを考察し、オープンセットの例の一部は徐々に既知のクラスに統合され、既知のクラス間のセセレーションに有用であることを示す。 本稿では,この現象に触発されたCECLという新しい2段階のコントラスト学習手法を提案する。 具体的には、オープンセットの例をクローズドセットクラスに組み込んでパフォーマンスを高め、他の例をデリミタとして扱い、代表能力を高めます。 多様なラベルノイズを持つ合成および実世界のデータセットに関する大規模な実験は、CECLが最先端の手法より優れていることを示した。

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