論文の概要: Instance-dependent Noisy-label Learning with Graphical Model Based Noise-rate Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19486v3
• Date: Fri, 5 Jul 2024 00:15:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 01:21:29.078836
• Title: Instance-dependent Noisy-label Learning with Graphical Model Based Noise-rate Estimation
• Title（参考訳）: 図形モデルに基づくノイズレート推定を用いたインスタンス依存型雑音ラベル学習
• Authors: Arpit Garg, Cuong Nguyen, Rafael Felix, Thanh-Toan Do, Gustavo Carneiro,
• Abstract要約: ラベルノイズ学習(LNL)は、クリーンでノイズの多いラベルサンプルを区別するためにサンプル選択段階を組み込む。 このようなカリキュラムは、トレーニングセットの実際のラベルノイズ率を考慮していないため、準最適である。 本稿では,ほとんどのSOTA (State-of-the-art) LNL法と容易に統合できる新しいノイズレート推定法を用いて,この問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.283722126438125
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Deep learning faces a formidable challenge when handling noisy labels, as models tend to overfit samples affected by label noise. This challenge is further compounded by the presence of instance-dependent noise (IDN), a realistic form of label noise arising from ambiguous sample information. To address IDN, Label Noise Learning (LNL) incorporates a sample selection stage to differentiate clean and noisy-label samples. This stage uses an arbitrary criterion and a pre-defined curriculum that initially selects most samples as noisy and gradually decreases this selection rate during training. Such curriculum is sub-optimal since it does not consider the actual label noise rate in the training set. This paper addresses this issue with a new noise-rate estimation method that is easily integrated with most state-of-the-art (SOTA) LNL methods to produce a more effective curriculum. Synthetic and real-world benchmark results demonstrate that integrating our approach with SOTA LNL methods improves accuracy in most cases.
• Abstract（参考訳）: ディープ・ラーニング(Deep Learning)は、ノイズの多いラベルを扱う際に深刻な課題に直面している。 この課題は、不明瞭なサンプル情報から生じるラベルノイズの現実的な形態である、インスタンス依存ノイズ(IDN)の存在によってさらに複雑になる。 IDNに対処するために、ラベルノイズ学習(LNL)は、クリーンでノイズの多いラベルサンプルを区別するためにサンプル選択ステージを組み込んでいる。 このステージは任意の基準と事前定義されたカリキュラムを使用しており、当初はほとんどのサンプルをノイズとして選択し、トレーニング中にこの選択率を徐々に減少させる。 このようなカリキュラムは、トレーニングセットの実際のラベルノイズ率を考慮していないため、準最適である。 本稿では,より効果的なカリキュラムを作成するために,ほとんどのSOTA (State-of-the-art) LNL法と容易に統合できる新しいノイズレート推定手法を用いて,この問題に対処する。 合成および実世界のベンチマークの結果、SOTA LNL法と我々のアプローチを統合することで、ほとんどの場合精度が向上することが示された。

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