論文の概要: Analyze the Robustness of Classifiers under Label Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07271v1
• Date: Tue, 12 Dec 2023 13:51:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 16:04:47.535194
• Title: Analyze the Robustness of Classifiers under Label Noise
• Title（参考訳）: ラベル雑音下における分類器のロバスト性の解析
• Authors: Cheng Zeng and Yixuan Xu and Jiaqi Tian
• Abstract要約: 教師付き学習におけるラベルノイズは、誤ったラベルまたは不正確なラベルによって特徴づけられ、モデル性能を著しく損なう。 本研究は, ラベルノイズが実用的応用に与える影響について, ますます関連する問題に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.708964539699851
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study explores the robustness of label noise classifiers, aiming to enhance model resilience against noisy data in complex real-world scenarios. Label noise in supervised learning, characterized by erroneous or imprecise labels, significantly impairs model performance. This research focuses on the increasingly pertinent issue of label noise's impact on practical applications. Addressing the prevalent challenge of inaccurate training data labels, we integrate adversarial machine learning (AML) and importance reweighting techniques. Our approach involves employing convolutional neural networks (CNN) as the foundational model, with an emphasis on parameter adjustment for individual training samples. This strategy is designed to heighten the model's focus on samples critically influencing performance.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,複雑な実世界のシナリオにおけるノイズデータに対するモデルレジリエンスの向上を目的としたラベルノイズ分類器の堅牢性について検討する。 誤ったラベルや不正確なラベルによって特徴づけられる教師付き学習におけるラベルノイズは、モデルのパフォーマンスを著しく損なう。 本研究は, ラベルノイズが実用的応用に与える影響について, ますます関連する問題に焦点をあてる。 不正確なトレーニングデータラベルの課題に対処するため、敵機械学習(AML)と重み付け技術を統合する。 本手法では,基礎モデルとして畳み込みニューラルネットワーク(cnn)を用い,個々のトレーニングサンプルのパラメータ調整に重点を置く。 この戦略は、モデルのパフォーマンスに重大な影響を与えるサンプルにフォーカスするように設計されている。

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