論文の概要: Learning from Time Series under Temporal Label Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04398v1
• Date: Tue, 6 Feb 2024 20:56:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-08 18:11:51.964765
• Title: Learning from Time Series under Temporal Label Noise
• Title（参考訳）: 時間的ラベル雑音下での時系列からの学習
• Authors: Sujay Nagaraj, Walter Gerych, Sana Tonekaboni, Anna Goldenberg, Berk Ustun, Thomas Hartvigsen
• Abstract要約: まず、時系列の逐次分類のための未検討問題である時間ラベルノイズを提案し、定式化する。 提案手法は,実データと合成データを用いた多種多様な時間ラベルノイズ関数の存在下での最先端性能につながることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.39598516168891
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many sequential classification tasks are affected by label noise that varies over time. Such noise can cause label quality to improve, worsen, or periodically change over time. We first propose and formalize temporal label noise, an unstudied problem for sequential classification of time series. In this setting, multiple labels are recorded in sequence while being corrupted by a time-dependent noise function. We first demonstrate the importance of modelling the temporal nature of the label noise function and how existing methods will consistently underperform. We then propose methods that can train noise-tolerant classifiers by estimating the temporal label noise function directly from data. We show that our methods lead to state-of-the-art performance in the presence of diverse temporal label noise functions using real and synthetic data.
• Abstract（参考訳）: 多くのシーケンシャルな分類タスクは、時間とともに変化するラベルノイズに影響される。 このようなノイズは、ラベルの品質を改善、悪化、あるいは定期的に変化させる可能性がある。 まず,時系列の逐次分類問題である時間ラベル雑音の提案と定式化を行った。 この設定では、時間依存ノイズ関数によって破損しながら複数のラベルを順次記録する。 まず,ラベルノイズ関数の時間的性質をモデル化することの重要性と,既存の手法が一貫して過小評価されることを示す。 次に,データから直接時間ラベルノイズ関数を推定することにより,雑音耐性分類器を訓練する手法を提案する。 提案手法は,実データと合成データを用いた多種多様な時間ラベルノイズ関数の存在下での最先端性能につながることを示す。

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