論文の概要: MILD: Modeling the Instance Learning Dynamics for Learning with Noisy Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11560v1
• Date: Tue, 20 Jun 2023 14:26:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-21 13:54:02.637717
• Title: MILD: Modeling the Instance Learning Dynamics for Learning with Noisy Labels
• Title（参考訳）: mild: ノイズラベルを用いた学習のためのインスタンス学習ダイナミクスのモデリング
• Authors: Chuanyang Hu, Shipeng Yan, Zhitong Gao, Xuming He
• Abstract要約: クリーンなデータを特定するために,Weibull混合モデルに基づく反復的選択手法を提案する。 特に、誤分類と暗記の間の遷移時間を通じて、各インスタンスの暗記の難しさを測定し、暗記する。 我々の戦略は既存の雑音ラベル学習方法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.044293159365242
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite deep learning has achieved great success, it often relies on a large amount of training data with accurate labels, which are expensive and time-consuming to collect. A prominent direction to reduce the cost is to learn with noisy labels, which are ubiquitous in the real-world applications. A critical challenge for such a learning task is to reduce the effect of network memorization on the falsely-labeled data. In this work, we propose an iterative selection approach based on the Weibull mixture model, which identifies clean data by considering the overall learning dynamics of each data instance. In contrast to the previous small-loss heuristics, we leverage the observation that deep network is easy to memorize and hard to forget clean data. In particular, we measure the difficulty of memorization and forgetting for each instance via the transition times between being misclassified and being memorized in training, and integrate them into a novel metric for selection. Based on the proposed metric, we retain a subset of identified clean data and repeat the selection procedure to iteratively refine the clean subset, which is finally used for model training. To validate our method, we perform extensive experiments on synthetic noisy datasets and real-world web data, and our strategy outperforms existing noisy-label learning methods.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは大きな成功を収めていますが、正確なラベルを持つ大量のトレーニングデータに依存することが少なくありません。 コストを削減するための顕著な方向は、現実のアプリケーションでユビキタスなノイズラベルで学習することだ。 このような学習タスクにおける重要な課題は、偽ラベルデータに対するネットワーク記憶の影響を減らすことである。 本研究では,各データインスタンスの学習ダイナミクスを総合的に考慮し,クリーンデータを識別するweibull混合モデルに基づく反復的選択手法を提案する。 従来の小損失ヒューリスティックとは対照的に,ディープネットワークは記憶が容易で,クリーンなデータを忘れにくいという観測結果を活用する。 特に,誤分類されたり,トレーニング中に記憶されたりする移行時間を通じて,各インスタンスの記憶と記憶の難しさを計測し,選択のための新しい指標に統合する。 提案するメトリックに基づいて,特定されたクリーンデータのサブセットを保持し,選択手順を繰り返すことで,クリーンなサブセットを反復的に洗練し,最終的にモデルトレーニングに使用する。 提案手法を検証するため,我々は,合成ノイズデータセットと実世界のWebデータについて広範な実験を行った。

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