Fugu-MT 論文翻訳(概要): ProPML: Probability Partial Multi-label Learning

論文の概要: ProPML: Probability Partial Multi-label Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07603v1
Date: Tue, 12 Mar 2024 12:40:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-13 21:35:31.722803
Title: ProPML: Probability Partial Multi-label Learning
Title（参考訳）: ProPML: 確率的部分的マルチラベル学習
Authors: {\L}ukasz Struski, Adam Pardyl, Jacek Tabor, Bartosz Zieli\'nski
Abstract要約: 部分的多ラベル学習(Partial Multi-label Learning, PML)は、弱い教師付き学習の一種で、各トレーニングインスタンスが候補ラベルの集合に対応する。本稿では,この問題に対する新しい確率的アプローチとして,二項交叉エントロピーをPML設定に拡張する手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.814910734614351
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Partial Multi-label Learning (PML) is a type of weakly supervised learning where each training instance corresponds to a set of candidate labels, among which only some are true. In this paper, we introduce \our{}, a novel probabilistic approach to this problem that extends the binary cross entropy to the PML setup. In contrast to existing methods, it does not require suboptimal disambiguation and, as such, can be applied to any deep architecture. Furthermore, experiments conducted on artificial and real-world datasets indicate that \our{} outperforms existing approaches, especially for high noise in a candidate set.
Abstract（参考訳）: 部分的マルチラベル学習(英: partial multi-label learning、pml)は、各トレーニングインスタンスが候補ラベルのセットに対応する弱い教師付き学習の一種である。本稿では、この問題に対する新しい確率的アプローチである \our{} を導入し、二項交叉エントロピーをPML設定に拡張する。既存の手法とは対照的に、準最適の曖昧さは必要とせず、どんな深層建築にも適用できる。さらに、人工および実世界のデータセットで行った実験は、特に候補集合の高ノイズに対して、 \our{} が既存のアプローチを上回っていることを示している。

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