論文の概要: Rethinking Noisy Label Learning in Real-world Annotation Scenarios from the Noise-type Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16889v2
• Date: Tue, 22 Aug 2023 06:15:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 20:28:58.874602
• Title: Rethinking Noisy Label Learning in Real-world Annotation Scenarios from the Noise-type Perspective
• Title（参考訳）: 実世界のアノテーションシナリオにおける雑音型ラベル学習の再考
• Authors: Renyu Zhu, Haoyu Liu, Runze Wu, Minmin Lin, Tangjie Lv, Changjie Fan, Haobo Wang
• Abstract要約: 本稿では,雑音ラベル学習のためのサンプル選択に基づく新しい手法であるProto-semiを提案する。 Proto-semiは、すべてのサンプルをウォームアップを通じて信頼性と信頼できないデータセットに分割する。 自信のあるデータセットを活用することで、プロトタイプベクターがクラス特性をキャプチャするために構築される。 実世界の注釈付きデータセットの実証評価は、ノイズラベルから学習する問題の処理において、プロトセミの頑健さを裏付けるものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.24239397999152
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we investigate the problem of learning with noisy labels in real-world annotation scenarios, where noise can be categorized into two types: factual noise and ambiguity noise. To better distinguish these noise types and utilize their semantics, we propose a novel sample selection-based approach for noisy label learning, called Proto-semi. Proto-semi initially divides all samples into the confident and unconfident datasets via warm-up. By leveraging the confident dataset, prototype vectors are constructed to capture class characteristics. Subsequently, the distances between the unconfident samples and the prototype vectors are calculated to facilitate noise classification. Based on these distances, the labels are either corrected or retained, resulting in the refinement of the confident and unconfident datasets. Finally, we introduce a semi-supervised learning method to enhance training. Empirical evaluations on a real-world annotated dataset substantiate the robustness of Proto-semi in handling the problem of learning from noisy labels. Meanwhile, the prototype-based repartitioning strategy is shown to be effective in mitigating the adverse impact of label noise. Our code and data are available at https://github.com/fuxiAIlab/ProtoSemi.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,実世界のアノテーションシナリオにおいて,ノイズを実感ノイズとあいまいさノイズの2種類に分類できるノイズラベルを用いた学習の問題について検討する。 そこで,これらのノイズタイプを識別し,その意味を活用すべく,雑音ラベル学習のための新しいサンプル選択に基づく手法proto-semiを提案する。 proto-semiは当初、すべてのサンプルをウォームアップを通じて、信頼できないデータセットに分割する。 自信のあるデータセットを活用することで、プロトタイプベクトルはクラス特性をキャプチャするために構築される。 その後、未確認サンプルとプロトタイプベクトルとの距離を算出し、ノイズ分類を容易にする。 これらの距離に基づいて、ラベルは修正または保持され、信頼性と信頼性の低いデータセットが洗練される。 最後に,訓練を強化するための半教師付き学習手法を提案する。 実世界の注釈付きデータセットの実証評価は、ノイズラベルから学習する問題の処理において、プロトセミの堅牢性を裏付ける。 一方,試作機によるリパーティショニング戦略はラベルノイズの悪影響を軽減するのに有効であることが示された。 私たちのコードとデータはhttps://github.com/fuxiailab/protosemiで入手できます。

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