論文の概要: CoLafier: Collaborative Noisy Label Purifier With Local Intrinsic Dimensionality Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05458v1
• Date: Wed, 10 Jan 2024 08:10:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-13 02:33:47.550293
• Title: CoLafier: Collaborative Noisy Label Purifier With Local Intrinsic Dimensionality Guidance
• Title（参考訳）: CoLafier: 局所固有次元誘導を用いた協調雑音ラベル除去器
• Authors: Dongyu Zhang, Ruofan Hu, Elke Rundensteiner
• Abstract要約: 雑音ラベルを用いた学習に局所固有次元(LID)を用いる新しい手法であるCoLafierを導入する。 CoLafier は LID-dis と LID-gen の2つで構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.435793655810986
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep neural networks (DNNs) have advanced many machine learning tasks, but their performance is often harmed by noisy labels in real-world data. Addressing this, we introduce CoLafier, a novel approach that uses Local Intrinsic Dimensionality (LID) for learning with noisy labels. CoLafier consists of two subnets: LID-dis and LID-gen. LID-dis is a specialized classifier. Trained with our uniquely crafted scheme, LID-dis consumes both a sample's features and its label to predict the label - which allows it to produce an enhanced internal representation. We observe that LID scores computed from this representation effectively distinguish between correct and incorrect labels across various noise scenarios. In contrast to LID-dis, LID-gen, functioning as a regular classifier, operates solely on the sample's features. During training, CoLafier utilizes two augmented views per instance to feed both subnets. CoLafier considers the LID scores from the two views as produced by LID-dis to assign weights in an adapted loss function for both subnets. Concurrently, LID-gen, serving as classifier, suggests pseudo-labels. LID-dis then processes these pseudo-labels along with two views to derive LID scores. Finally, these LID scores along with the differences in predictions from the two subnets guide the label update decisions. This dual-view and dual-subnet approach enhances the overall reliability of the framework. Upon completion of the training, we deploy the LID-gen subnet of CoLafier as the final classification model. CoLafier demonstrates improved prediction accuracy, surpassing existing methods, particularly under severe label noise. For more details, see the code at https://github.com/zdy93/CoLafier.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(dnn)は多くの機械学習タスクを進化させたが、そのパフォーマンスは現実世界のデータ中のノイズの多いラベルによってしばしば損なわれる。 そこで本研究では,局所内在次元(lid)を用いた雑音ラベル学習手法であるcollafierを提案する。 CoLafier は LID-dis と LID-gen の2つのサブネットで構成されている。 LID-disは特殊分類器である。 我々の独自に構築されたスキームでトレーニングされたLID-disは、サンプルの特徴とラベルの両方を使ってラベルを予測する。 この表現から計算されたLIDスコアは、様々なノイズシナリオにおいて、正しいラベルと間違ったラベルを効果的に区別する。 LID-dis とは対照的に、正規分類器として機能する LID-gen はサンプルの特徴にのみ依存する。 トレーニング中、CoLafierはインスタンス毎に2つの拡張ビューを使用して、両方のサブネットをフィードする。 colafier氏は2つのビューからのlidスコアをlid-disが生成し、両方のサブネットに適合した損失関数に重みを割り当てるものだと考えている。 同時に、分類器として機能するLID-genは擬似ラベルを示唆する。 LID-disはこれらの擬似ラベルを2つのビューと共に処理し、LIDスコアを導出する。 最後に、これらのLIDスコアと、2つのサブネットからの予測の違いがラベル更新決定を導く。 このデュアルビューとデュアルサブネットアプローチは、フレームワーク全体の信頼性を高める。 トレーニングが完了すると、最終分類モデルとしてCoLafierのLID-genサブネットをデプロイする。 colafierは予測精度の向上を示し、特に厳しいラベルノイズ下では既存の手法を上回っている。 詳細はhttps://github.com/zdy93/colafierを参照。

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