論文の概要: SAP: Corrective Machine Unlearning with Scaled Activation Projection for Label Noise Robustness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08618v2
• Date: Thu, 02 Jan 2025 15:08:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-03 14:35:41.457168
• Title: SAP: Corrective Machine Unlearning with Scaled Activation Projection for Label Noise Robustness
• Title（参考訳）: SAP: ラベルノイズロバストネスのための大規模アクティブプロジェクションによる矯正機械の学習
• Authors: Sangamesh Kodge, Deepak Ravikumar, Gobinda Saha, Kaushik Roy,
• Abstract要約: 本稿では,SVDに基づく新しい非学習アルゴリズムであるScaled Activation Projection (SAP)を紹介する。 SAPは、クロスエントロピー損失を用いて信頼されたサンプルの小さなサブセットを特定することでラベルノイズを緩和する。 自然劣化したクロチング1Mで訓練したビジョントランスモデルの2.31%の一般化改善を観察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.080678336379528
• License:
• Abstract: Label corruption, where training samples are mislabeled due to non-expert annotation or adversarial attacks, significantly degrades model performance. Acquiring large, perfectly labeled datasets is costly, and retraining models from scratch is computationally expensive. To address this, we introduce Scaled Activation Projection (SAP), a novel SVD (Singular Value Decomposition)-based corrective machine unlearning algorithm. SAP mitigates label noise by identifying a small subset of trusted samples using cross-entropy loss and projecting model weights onto a clean activation space estimated using SVD on these trusted samples. This process suppresses the noise introduced in activations due to the mislabeled samples. In our experiments, we demonstrate SAP's effectiveness on synthetic noise with different settings and real-world label noise. SAP applied to the CIFAR dataset with 25% synthetic corruption show upto 6% generalization improvements. Additionally, SAP can improve the generalization over noise robust training approaches on CIFAR dataset by ~3.2% on average. Further, we observe generalization improvements of 2.31% for a Vision Transformer model trained on naturally corrupted Clothing1M.
• Abstract（参考訳）: 非専門家のアノテーションや敵攻撃によってトレーニングサンプルが誤ってラベル付けされるラベルの破損は、モデルパフォーマンスを著しく低下させる。 大規模で完全にラベル付けされたデータセットの取得にはコストがかかり、スクラッチからモデルの再トレーニングは計算コストがかかる。 そこで本研究では,SVD(Singular Value Decomposition)に基づく非学習アルゴリズムであるScaled Activation Projection (SAP)を紹介する。 SAPは、クロスエントロピー損失とモデル重みをこれらの信頼サンプル上でSVDを用いて推定したクリーンな活性化空間に投影することで、ラベルノイズを緩和する。 このプロセスは、誤ラベルされたサンプルによるアクティベーションで発生するノイズを抑制する。 実験では,異なる設定と実世界のラベルノイズを用いた合成雑音に対するSAPの有効性を実証した。 合成汚損率25%のCIFARデータセットに適用したSAPは、最大6%の一般化改善を示した。 さらに、SAPは、CIFARデータセット上のノイズロバストトレーニングアプローチに対する一般化を平均で約3.2%改善することができる。 さらに、自然劣化したクロチング1Mで訓練したビジョントランスモデルの2.31%の一般化改善を観察する。

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