論文の概要: Rethinking the Value of Labels for Instance-Dependent Label Noise Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06247v2
• Date: Sun, 14 May 2023 04:14:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-16 20:25:52.280265
• Title: Rethinking the Value of Labels for Instance-Dependent Label Noise Learning
• Title（参考訳）: 事例依存ラベル雑音学習におけるラベルの価値の再考
• Authors: Hanwen Deng, Weijia Zhang, Min-Ling Zhang
• Abstract要約: 実世界のアプリケーションにおけるノイズの多いラベルは、しばしば真のラベルと機能の両方に依存します。 本研究では、ノイズ遷移行列を明示的にモデル化しない新しい深層生成モデルを用いて、インスタンス依存ラベルノイズに対処する。 提案アルゴリズムは,カジュアルな表現学習を活用し,データから高レベルのコンテンツとスタイルの潜伏要素を同時に識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.481591776038144
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Label noise widely exists in large-scale datasets and significantly degenerates the performances of deep learning algorithms. Due to the non-identifiability of the instance-dependent noise transition matrix, most existing algorithms address the problem by assuming the noisy label generation process to be independent of the instance features. Unfortunately, noisy labels in real-world applications often depend on both the true label and the features. In this work, we tackle instance-dependent label noise with a novel deep generative model that avoids explicitly modeling the noise transition matrix. Our algorithm leverages casual representation learning and simultaneously identifies the high-level content and style latent factors from the data. By exploiting the supervision information of noisy labels with structural causal models, our empirical evaluations on a wide range of synthetic and real-world instance-dependent label noise datasets demonstrate that the proposed algorithm significantly outperforms the state-of-the-art counterparts.
• Abstract（参考訳）: ラベルノイズは大規模データセットに広く存在し、ディープラーニングアルゴリズムの性能を著しく劣化させる。 インスタンス依存ノイズ遷移行列の識別不能のため、ほとんどの既存のアルゴリズムは、ノイズラベル生成プロセスがインスタンスの特徴とは独立であると仮定することでこの問題に対処する。 残念ながら、実世界のアプリケーションにおけるノイズの多いラベルは、しばしば真のラベルと機能の両方に依存します。 本研究では,ノイズ遷移行列を明示的にモデル化することを避ける新しい深層生成モデルを用いて,インスタンス依存ラベルノイズに取り組む。 本アルゴリズムは,カジュアル表現学習を活用し,データから高レベルコンテンツとスタイル潜在要因を同時に識別する。 ノイズラベルの監視情報を構造的因果モデルを用いて活用することにより,提案手法が最先端の雑音データよりも大幅に優れていることを示す。

関連論文リスト

• Noisy Label Processing for Classification: A Survey [2.8821062918162146]
  長い、退屈なデータアノテーションのプロセスでは、アノテーションはミスをしがちで、画像のラベルが正しくない。 コンピュータビジョンタスク、特に分類タスクにおいて、ノイズの多いラベルと戦うことが不可欠である。 実世界のデータで導かれる合成ラベルノイズパターンを生成するアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-05T15:11:09Z)
• Multi-Label Noise Transition Matrix Estimation with Label Correlations: Theory and Algorithm [73.94839250910977]
  ノイズの多いマルチラベル学習は、大規模な正確なラベルの収集によって生じる課題により、注目を集めている。 遷移行列の導入は、マルチラベルノイズをモデル化し、統計的に一貫したアルゴリズムの開発に役立つ。 そこで本稿では, アンカーポイントを必要とせずに, ラベル相関を利用した新しい推定器を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-22T08:35:38Z)
• Learning with Noisy Labels Revisited: A Study Using Real-World Human Annotations [54.400167806154535]
  ノイズラベルを用いた学習に関する既存の研究は、主に合成ラベルノイズに焦点を当てている。 本研究は2つの新しいベンチマークデータセット(CIFAR-10N, CIFAR-100N)を示す。 実世界のノイズラベルは古典的に採用されたクラス依存のラベルではなく、インスタンス依存のパターンに従うことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-22T22:42:11Z)
• Instance-dependent Label-noise Learning under a Structural Causal Model [92.76400590283448]
  ラベルノイズはディープラーニングアルゴリズムの性能を劣化させる。 構造因果モデルを活用することにより,実例依存型ラベルノイズ学習のための新しい生成手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-07T10:42:54Z)
• A Realistic Simulation Framework for Learning with Label Noise [17.14439597393087]
  この枠組みは, ラベルノイズの重要な特徴を示す合成ノイズラベルを生成する。 また、ノイズの多いラベルで学習するための既存のアルゴリズムをベンチマークします。 本稿では、アノテータ機能を利用して雑音ラベルの予測と修正を行う新しい手法であるラベル品質モデル(LQM)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-23T18:53:53Z)
• Rethinking Noisy Label Models: Labeler-Dependent Noise with Adversarial Awareness [2.1930130356902207]
  本稿では,複数のラベルに対してインスタンス依存ノイズを一般化するラベルノイズの原理モデルを提案する。 ラベラーに依存したモデルでは、ラベルノイズは善良なラベルの自然な誤りと悪質なアクターによって提供される敵対的なラベルの2つのモードの下に現れます。 実世界の環境で発生する可能性のあるラベルノイズをより正確に反映する2つの逆攻撃ベクトルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-28T19:58:18Z)
• Tackling Instance-Dependent Label Noise via a Universal Probabilistic Model [80.91927573604438]
  本稿では,ノイズラベルをインスタンスに明示的に関連付ける,単純かつ普遍的な確率モデルを提案する。 合成および実世界のラベルノイズを用いたデータセット実験により,提案手法がロバスト性に大きな改善をもたらすことを確認した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-14T05:43:51Z)
• Extended T: Learning with Mixed Closed-set and Open-set Noisy Labels [86.5943044285146]
  ラベルノイズ遷移行列$T$は、真のラベルがノイズのあるものへと反転する確率を反映する。 本稿では,閉集合と開集合の混在したラベル雑音下での学習に着目した。 本手法は,従来の最先端のラベル雑音学習法よりも頑健な性能を追求し,混合ラベル雑音をモデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-02T02:42:45Z)
• Label Noise Types and Their Effects on Deep Learning [0.0]
  本研究では,異なる種類のラベルノイズが学習に与える影響を詳細に分析する。 本稿では,特徴に依存したラベルノイズを生成する汎用フレームワークを提案する。 他の研究者がノイズの多いラベルでアルゴリズムをテストしやすいように、最も一般的に使用されているベンチマークデータセットに対して、破損したラベルを共有します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-23T18:03:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。