論文の概要: MixBag: Bag-Level Data Augmentation for Learning from Label Proportions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08822v1
• Date: Thu, 17 Aug 2023 07:06:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-21 17:33:42.780950
• Title: MixBag: Bag-Level Data Augmentation for Learning from Label Proportions
• Title（参考訳）: MixBag:ラベル提供から学ぶためのバグレベルデータ拡張
• Authors: Takanori Asanomi, Shinnosuke Matsuo, Daiki Suehiro, Ryoma Bise
• Abstract要約: ラベルパーセンテージ(LLP)からの学習は、有望な教師付き学習問題である。 そこで本研究では,MixBagと呼ばれるLPPのバッグレベルのデータ拡張手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.588028371034407
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Learning from label proportions (LLP) is a promising weakly supervised learning problem. In LLP, a set of instances (bag) has label proportions, but no instance-level labels are given. LLP aims to train an instance-level classifier by using the label proportions of the bag. In this paper, we propose a bag-level data augmentation method for LLP called MixBag, based on the key observation from our preliminary experiments; that the instance-level classification accuracy improves as the number of labeled bags increases even though the total number of instances is fixed. We also propose a confidence interval loss designed based on statistical theory to use the augmented bags effectively. To the best of our knowledge, this is the first attempt to propose bag-level data augmentation for LLP. The advantage of MixBag is that it can be applied to instance-level data augmentation techniques and any LLP method that uses the proportion loss. Experimental results demonstrate this advantage and the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: ラベル比例(LLP)からの学習は、有望な教師付き学習問題である。 LLPでは、一連のインスタンス(bag)はラベル比を持つが、インスタンスレベルのラベルは与えられない。 LLPは、バッグのラベル比を使ってインスタンスレベルの分類器を訓練することを目的としている。 本稿では,予備実験から得られた重要観測に基づいて,llpのバッグレベルのデータ拡張手法であるmixbagを提案し,全インスタンス数が固定されてもラベル付きバッグ数が増えるとインスタンスレベルの分類精度が向上することを示す。 また,拡張バッグを効果的に使用するための統計理論に基づく信頼区間損失を提案する。 我々の知る限り、これはLPPのためのバッグレベルのデータ拡張を提案する最初の試みである。 MixBagの利点は、インスタンスレベルのデータ拡張技術や比例損失を使用する任意のLPPメソッドに適用できる点である。 実験の結果,本手法の利点と有効性が示された。

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