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/2305.04203v2
• Date: Fri, 23 Feb 2024 08:55:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-26 18:26:08.984159
• 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・ラベル学習の新しい視点
• Authors: Wenhai Wan, Xinrui Wang, Ming-Kun Xie, Shao-Yuan Li, Sheng-Jun Huang, Songcan Chen
• Abstract要約: 両タイプのラベルノイズに対処する2段階のコントラスト学習手法を提案する。 具体的には、性能を高めるために、いくつかのオープンセットの例をクローズドセットのクラスに組み込む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.4201336276109
• 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 with open-set examples, and find that \emph{a part of open-set examples gradually get integrated into certain known classes}, which is beneficial for the separation among known classes. Motivated by the phenomenon, we propose a novel two-step contrastive learning method CECL (Class Expansion Contrastive Learning) 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 the effectiveness of CECL.
• 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。 これまでの作品とは異なり、オープンセットの例に直面するとモデルがどのように振る舞うかを調べ、オープンセットの例の一部である \emph{a} が徐々に既知のクラスに統合され、既知のクラス間での分離に有用であることが分かる。 この現象に動機づけられた2段階のコントラスト学習法cecl(class expansion contrastive learning)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の有効性を示す。

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