論文の概要: Partial-Label Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08968v1
• Date: Thu, 15 Jun 2023 09:02:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-16 15:34:55.088134
• Title: Partial-Label Regression
• Title（参考訳）: 部分ラベル回帰
• Authors: Xin Cheng and Deng-Bao Wang and Lei Feng and Min-Ling Zhang and Bo An
• Abstract要約: 部分ラベル学習は、弱い教師付き学習環境であり、各トレーニング例に候補ラベルのセットをアノテートすることができる。 部分ラベル学習に関する従来の研究は、候補ラベルがすべて離散的な分類設定のみに焦点を当てていた。 本稿では,各トレーニング例に実値付き候補ラベルのセットをアノテートした部分ラベル回帰を初めて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.74984751371617
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Partial-label learning is a popular weakly supervised learning setting that allows each training example to be annotated with a set of candidate labels. Previous studies on partial-label learning only focused on the classification setting where candidate labels are all discrete, which cannot handle continuous labels with real values. In this paper, we provide the first attempt to investigate partial-label regression, where each training example is annotated with a set of real-valued candidate labels. To solve this problem, we first propose a simple baseline method that takes the average loss incurred by candidate labels as the predictive loss. The drawback of this method lies in that the loss incurred by the true label may be overwhelmed by other false labels. To overcome this drawback, we propose an identification method that takes the least loss incurred by candidate labels as the predictive loss. We further improve it by proposing a progressive identification method to differentiate candidate labels using progressively updated weights for incurred losses. We prove that the latter two methods are model-consistent and provide convergence analyses. Our proposed methods are theoretically grounded and can be compatible with any models, optimizers, and losses. Experiments validate the effectiveness of our proposed methods.
• Abstract（参考訳）: 部分ラベル学習(Partial-label learning)は、トレーニングサンプルに候補ラベルのセットをアノテート可能な、弱い教師付き学習環境である。 部分ラベル学習に関する従来の研究は、全ての候補ラベルが離散的であり、実際の値で連続ラベルを扱えない分類設定のみに焦点を当てていた。 本稿では,各トレーニング例に実値付き候補ラベルのセットをアノテートした部分ラベル回帰を初めて検討する。 この問題を解決するために,まず,候補ラベルから得られた平均損失を予測損失とする単純なベースライン手法を提案する。 この方法の欠点は、真のラベルによる損失は他の偽ラベルに圧倒される可能性があることである。 この欠点を克服するために,候補ラベルによる最小損失を予測損失とする識別法を提案する。 提案手法は, 劣化の進行的な重み付けを用いて, 候補ラベルを識別するプログレッシブ識別手法を提案することでさらに改善する。 後者の2つの手法がモデル一貫性を示し,収束解析を提供する。 提案手法は理論的に基礎があり,任意のモデル,オプティマイザ,損失と互換性がある。 提案手法の有効性を検証する実験を行った。

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