論文の概要: Robust Feature Learning Against Noisy Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04312v1
• Date: Mon, 10 Jul 2023 02:55:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 14:20:55.738681
• Title: Robust Feature Learning Against Noisy Labels
• Title（参考訳）: 雑音ラベルに対するロバスト特徴学習
• Authors: Tsung-Ming Tai, Yun-Jie Jhang, Wen-Jyi Hwang
• Abstract要約: ミスラベルされたサンプルはモデルの一般化を著しく低下させることができる。 ノイズラベルによる監督の負の影響を最小限に抑えるために、プログレッシブな自己ブートストラッピングが導入される。 実験結果から,本手法は強騒音ラベル下でモデルロバスト性を効果的かつ効果的に向上できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2082426271304908
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Supervised learning of deep neural networks heavily relies on large-scale datasets annotated by high-quality labels. In contrast, mislabeled samples can significantly degrade the generalization of models and result in memorizing samples, further learning erroneous associations of data contents to incorrect annotations. To this end, this paper proposes an efficient approach to tackle noisy labels by learning robust feature representation based on unsupervised augmentation restoration and cluster regularization. In addition, progressive self-bootstrapping is introduced to minimize the negative impact of supervision from noisy labels. Our proposed design is generic and flexible in applying to existing classification architectures with minimal overheads. Experimental results show that our proposed method can efficiently and effectively enhance model robustness under severely noisy labels.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークの教師付き学習は、高品質のラベルに注釈づけされた大規模データセットに大きく依存する。 対照的に、誤ラベルされたサンプルはモデルの一般化を著しく低下させ、結果としてサンプルを記憶し、データ内容の誤関連を誤ったアノテーションに学習する。 そこで本稿では,教師なし拡張復元とクラスタ正規化に基づくロバストな特徴表現を学習することで,雑音ラベルに対処する効率的な手法を提案する。 さらに、ノイズラベルによる監督の負の影響を最小限に抑えるために、プログレッシブセルフブートストラッピングを導入する。 提案する設計は, 最小限のオーバーヘッドで既存の分類アーキテクチャに適用可能な汎用設計である。 提案手法は,重騒音ラベルのモデルロバスト性が効果的かつ効果的に向上することを示す。

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