論文の概要: CLImage: Human-Annotated Datasets for Complementary-Label Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08295v3
- Date: Sat, 22 Jun 2024 08:53:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-26 05:18:24.621541
- Title: CLImage: Human-Annotated Datasets for Complementary-Label Learning
- Title（参考訳）: CLImage: 補完的なラベル学習のための人間アノテーションデータセット
- Authors: Hsiu-Hsuan Wang, Tan-Ha Mai, Nai-Xuan Ye, Wei-I Lin, Hsuan-Tien Lin,
- Abstract要約: 我々は,人間のアノテーションから補完ラベルを収集するプロトコルを開発した。
これらのデータセットは、最初の現実世界のCLLデータセットを表している。
我々は,人間の注釈付き補完ラベルの偏りと,補完ラベルのみによる検証の難しさが,実用的CLLの障壁となることを発見した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.335164415521838
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Complementary-label learning (CLL) is a weakly-supervised learning paradigm that aims to train a multi-class classifier using only complementary labels, which indicate classes to which an instance does not belong. Despite numerous algorithmic proposals for CLL, their practical applicability remains unverified for two reasons. Firstly, these algorithms often rely on assumptions about the generation of complementary labels, and it is not clear how far the assumptions are from reality. Secondly, their evaluation has been limited to synthetic datasets. To gain insights into the real-world performance of CLL algorithms, we developed a protocol to collect complementary labels from human annotators. Our efforts resulted in the creation of four datasets: CLCIFAR10, CLCIFAR20, CLMicroImageNet10, and CLMicroImageNet20, derived from well-known classification datasets CIFAR10, CIFAR100, and TinyImageNet200. These datasets represent the very first real-world CLL datasets. Through extensive benchmark experiments, we discovered a notable decrease in performance when transitioning from synthetic datasets to real-world datasets. We investigated the key factors contributing to the decrease with a thorough dataset-level ablation study. Our analyses highlight annotation noise as the most influential factor in the real-world datasets. In addition, we discover that the biased-nature of human-annotated complementary labels and the difficulty to validate with only complementary labels are two outstanding barriers to practical CLL. These findings suggest that the community focus more research efforts on developing CLL algorithms and validation schemes that are robust to noisy and biased complementary-label distributions.
- Abstract（参考訳）: 補完ラベル学習(英:complementary-label learning, CLL)は、補完ラベルのみを用いて多クラス分類器を訓練することを目的とした、弱い教師付き学習パラダイムである。
多くのアルゴリズムによるCLLの提案にもかかわらず、その実用性は2つの理由により検証されていない。
第一に、これらのアルゴリズムはしばしば相補的なラベルの生成に関する仮定に依存しており、仮定が現実からどこまで遠いかは定かではない。
第二に、それらの評価は合成データセットに限られている。
CLLアルゴリズムの実際の性能に関する知見を得るため,人間のアノテータから補完ラベルを収集するプロトコルを開発した。
CLCIFAR10, CLCIFAR20, CLMicroImageNet10, CLMicroImageNet20の4つのデータセットを作成した。
これらのデータセットは、最初の現実世界のCLLデータセットを表している。
大規模なベンチマーク実験により、合成データセットから実世界のデータセットに移行する際の顕著な性能低下が判明した。
本研究は, データセットレベルのアブレーション研究により, 減少に寄与する重要な要因について検討した。
本分析では, 実世界のデータセットにおいて, アノテーションノイズが最も影響のある要因として強調する。
さらに,人間の注釈付き補完ラベルの偏りと,補完ラベルのみによる検証の難しさが,実用的CLLの2つの際立った障壁であることが判明した。
これらの結果から,CLLアルゴリズムの開発や,雑音に頑健で相補的ラベル分布に偏った検証手法の開発に,コミュニティがより多くの研究を注いでいることが示唆された。
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