論文の概要: Learning from Reduced Labels for Long-Tailed Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16469v1
• Date: Mon, 25 Mar 2024 06:50:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 15:47:46.343634
• Title: Learning from Reduced Labels for Long-Tailed Data
• Title（参考訳）: 長期データのためのレジンラベルからの学習
• Authors: Meng Wei, Zhongnian Li, Yong Zhou, Xinzheng Xu,
• Abstract要約: 長い尾のデータは現実世界の分類タスクで一般的であり、教師付き情報に大きく依存している。 そこで我々は、Reduced Labelと呼ばれる弱教師付きラベル設定を導入する。 提案したラベリング設定は、テールサンプルの監視情報の減少を回避するだけでなく、ロングテールデータに関連するラベリングコストを低減させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.334165926904461
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Long-tailed data is prevalent in real-world classification tasks and heavily relies on supervised information, which makes the annotation process exceptionally labor-intensive and time-consuming. Unfortunately, despite being a common approach to mitigate labeling costs, existing weakly supervised learning methods struggle to adequately preserve supervised information for tail samples, resulting in a decline in accuracy for the tail classes. To alleviate this problem, we introduce a novel weakly supervised labeling setting called Reduced Label. The proposed labeling setting not only avoids the decline of supervised information for the tail samples, but also decreases the labeling costs associated with long-tailed data. Additionally, we propose an straightforward and highly efficient unbiased framework with strong theoretical guarantees to learn from these Reduced Labels. Extensive experiments conducted on benchmark datasets including ImageNet validate the effectiveness of our approach, surpassing the performance of state-of-the-art weakly supervised methods.
• Abstract（参考訳）: 長い尾のデータは現実世界の分類タスクで一般的であり、教師付き情報に大きく依存しているため、アノテーションプロセスは労働集約的で時間を要する。 残念ながら、ラベリングコストを軽減するための一般的なアプローチであるにもかかわらず、既存の弱教師付き学習手法は、テールサンプルの教師付き情報を適切に保存するのに苦労し、テールクラスの精度が低下する。 この問題を緩和するために、Reduced Labelと呼ばれる、弱教師付きラベル設定を導入する。 提案したラベリング設定は、テールサンプルの監視情報の減少を回避するだけでなく、ロングテールデータに関連するラベリングコストを低減させる。 さらに,これらのリダクションラベルから学習するための理論的保証が強い,単純かつ高効率な非バイアス付きフレームワークを提案する。 ImageNetを含むベンチマークデータセットで行った大規模な実験は、我々のアプローチの有効性を検証し、最先端の弱教師付き手法の性能を上回った。

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