論文の概要: Learning with Noisy Labels: Interconnection of Two
Expectation-Maximizations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04390v1
- Date: Tue, 9 Jan 2024 07:22:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-10 16:43:34.780495
- Title: Learning with Noisy Labels: Interconnection of Two
Expectation-Maximizations
- Title(参考訳): 雑音ラベルによる学習:2つの期待値の相互接続
- Authors: Heewon Kim, Hyun Sung Chang, Kiho Cho, Jaeyun Lee, Bohyung Han
- Abstract要約: 労働集約型ラベリングは、ディープラーニングに基づくコンピュータビジョンアルゴリズムの開発においてボトルネックとなる。
雑音データ中の構造的多様体を見つけるタスクとして形式化された雑音ラベル(LNL)問題による学習に対処する。
本アルゴリズムは,複数の標準ベンチマークにおいて,様々な種類のラベルノイズの下でかなりのマージンを有する最先端性能を実現する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 41.65589788264123
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Labor-intensive labeling becomes a bottleneck in developing computer vision
algorithms based on deep learning. For this reason, dealing with imperfect
labels has increasingly gained attention and has become an active field of
study. We address learning with noisy labels (LNL) problem, which is formalized
as a task of finding a structured manifold in the midst of noisy data. In this
framework, we provide a proper objective function and an optimization algorithm
based on two expectation-maximization (EM) cycles. The separate networks
associated with the two EM cycles collaborate to optimize the objective
function, where one model is for distinguishing clean labels from corrupted
ones while the other is for refurbishing the corrupted labels. This approach
results in a non-collapsing LNL-flywheel model in the end. Experiments show
that our algorithm achieves state-of-the-art performance in multiple standard
benchmarks with substantial margins under various types of label noise.
- Abstract(参考訳): 労働集約型ラベリングは、ディープラーニングに基づくコンピュータビジョンアルゴリズムの開発においてボトルネックとなる。
このため、不完全なラベルを扱うことが注目され、研究の活発な分野となっている。
雑音データ中の構造的多様体を見つけるタスクとして形式化された雑音ラベル(LNL)問題による学習に対処する。
この枠組みでは、2つの期待最大化(em)サイクルに基づく適切な目的関数と最適化アルゴリズムを提供する。
2つのEMサイクルに関連付けられたネットワークは目的関数を最適化するために協力し、一方のモデルはクリーンラベルと破損ラベルを区別し、もう一方は破損ラベルを修復する。
このアプローチにより、最後には非折り畳み式LNLフライホイールモデルが得られる。
実験により, 各種ラベル雑音下でのマージンがかなり大きい複数の標準ベンチマークにおいて, 最先端性能を実現することができた。
関連論文リスト
- Multiclass Learning from Noisy Labels for Non-decomposable Performance
Measures [18.14403844155822]
非分解性性能尺度の2つのクラスに対して雑音ラベルから学習するアルゴリズムを設計する。
どちらの場合も、広範に研究されているクラス条件雑音モデルの下で、アルゴリズムのノイズ補正バージョンを開発する。
実験では,ラベルノイズ処理におけるアルゴリズムの有効性を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-01T23:03:53Z) - Adaptive Integration of Partial Label Learning and Negative Learning for
Enhanced Noisy Label Learning [23.847160480176697]
我々はtextbfNPN というシンプルながら強力なアイデアを提案し,このアイデアは textbfNoisy ラベル学習に革命をもたらす。
我々はNLの全ての非候補ラベルを用いて信頼性の高い補完ラベルを生成し、間接的な監督を通じてモデルロバスト性を高める。
合成劣化データセットと実世界の雑音データセットの両方で実施された実験は、他のSOTA法と比較してNPNの優位性を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-15T03:06:19Z) - ERASE: Error-Resilient Representation Learning on Graphs for Label Noise
Tolerance [53.73316938815873]
本稿では, ERASE (Error-Resilient representation learning on graphs for lAbel noiSe tolerancE) という手法を提案する。
ERASEは、プロトタイプの擬似ラベルとプロパゲーションされた識別ラベルを組み合わせて、表現をエラーレジリエンスで更新する。
提案手法は, 広い雑音レベルにおいて, 複数のベースラインをクリアマージンで上回り, 高いスケーラビリティを享受できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-13T17:59:07Z) - Label-Retrieval-Augmented Diffusion Models for Learning from Noisy
Labels [61.97359362447732]
ノイズの多いラベルからの学習は、実際のアプリケーションのための機械学習において、重要かつ長年にわたる問題である。
本稿では,生成モデルの観点からラベルノイズ問題を再構成する。
我々のモデルは、標準的な実世界のベンチマークデータセットで新しいSOTA(State-of-the-art)結果を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-31T03:01:36Z) - Learning with Neighbor Consistency for Noisy Labels [69.83857578836769]
特徴空間におけるトレーニング例間の類似性を利用した雑音ラベルから学習する手法を提案する。
合成(CIFAR-10, CIFAR-100)とリアル(mini-WebVision, Clothing1M, mini-ImageNet-Red)の両方のノイズを評価するデータセットの評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-04T15:46:27Z) - Instance-dependent Label-noise Learning under a Structural Causal Model [92.76400590283448]
ラベルノイズはディープラーニングアルゴリズムの性能を劣化させる。
構造因果モデルを活用することにより,実例依存型ラベルノイズ学習のための新しい生成手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-07T10:42:54Z) - An Ensemble Noise-Robust K-fold Cross-Validation Selection Method for
Noisy Labels [0.9699640804685629]
大規模なデータセットには、ディープニューラルネットワーク(DNN)によって記憶されるような、ラベルのずれたサンプルが含まれている傾向があります。
本稿では, ノイズデータからクリーンなサンプルを効果的に選択するために, アンサンブルノイズ・ロバスト K-fold Cross-Validation Selection (E-NKCVS) を提案する。
我々は,ラベルが手動で異なる雑音比で破損した様々な画像・テキスト分類タスクに対するアプローチを評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-06T02:14:52Z) - Co-Seg: An Image Segmentation Framework Against Label Corruption [8.219887855003648]
改良されたディープラーニングのパフォーマンスは、トレーニングのための高品質なラベルの可用性に強く結びついている。
我々は,低品質なノイズラベルを含むデータセット上でセグメンテーションネットワークを協調的に学習する新しいフレームワーク,Co-Segを提案する。
我々のフレームワークはどんなセグメンテーションアルゴリズムでも容易に実装でき、ノイズの多いラベルへのロバスト性を高めることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-31T20:01:40Z) - Noisy Labels Can Induce Good Representations [53.47668632785373]
アーキテクチャがノイズラベルによる学習に与える影響について検討する。
ノイズラベルを用いたトレーニングは,モデルが一般化に乏しい場合でも,有用な隠れ表現を誘導できることを示す。
この発見は、騒々しいラベルで訓練されたモデルを改善する簡単な方法につながります。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-23T18:58:05Z) - Analysis of label noise in graph-based semi-supervised learning [2.4366811507669124]
機械学習では、目に見えないデータに一般化できるモデルを監督するためにラベルを取得する必要がある。
多くの場合、私たちのデータのほとんどはラベル付けされていない。
半教師付き学習(SSL)は、ラベルと入力データ分布の関係について強い仮定をすることで緩和する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-27T22:13:20Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。