論文の概要: Trusted Multi-view Learning with Label Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11944v2
• Date: Fri, 10 May 2024 06:20:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-13 17:55:41.445926
• Title: Trusted Multi-view Learning with Label Noise
• Title（参考訳）: ラベルノイズを用いた信頼度多視点学習
• Authors: Cai Xu, Yilin Zhang, Ziyu Guan, Wei Zhao,
• Abstract要約: マルチビュー学習手法は、意思決定の不確実性を無視しながら、意思決定精度の向上に焦点を当てることが多い。 本稿では,この問題を解決するため,信頼度の高いマルチビューノイズ修正手法を提案する。 我々は,TMNRと最先端のマルチビュー学習,および5つの公開データセットに基づくラベルノイズ学習ベースラインを実証的に比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.458306450909316
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-view learning methods often focus on improving decision accuracy while neglecting the decision uncertainty, which significantly restricts their applications in safety-critical applications. To address this issue, researchers propose trusted multi-view methods that learn the class distribution for each instance, enabling the estimation of classification probabilities and uncertainty. However, these methods heavily rely on high-quality ground-truth labels. This motivates us to delve into a new generalized trusted multi-view learning problem: how to develop a reliable multi-view learning model under the guidance of noisy labels? We propose a trusted multi-view noise refining method to solve this problem. We first construct view-opinions using evidential deep neural networks, which consist of belief mass vectors and uncertainty estimates. Subsequently, we design view-specific noise correlation matrices that transform the original opinions into noisy opinions aligned with the noisy labels. Considering label noises originating from low-quality data features and easily-confused classes, we ensure that the diagonal elements of these matrices are inversely proportional to the uncertainty, while incorporating class relations into the off-diagonal elements. Finally, we aggregate the noisy opinions and employ a generalized maximum likelihood loss on the aggregated opinion for model training, guided by the noisy labels. We empirically compare TMNR with state-of-the-art trusted multi-view learning and label noise learning baselines on 5 publicly available datasets. Experiment results show that TMNR outperforms baseline methods on accuracy, reliability and robustness. The code and appendix are released at https://github.com/YilinZhang107/TMNR.
• Abstract（参考訳）: マルチビュー学習手法は、意思決定の不確実性を無視しながら、意思決定精度の向上に重点を置いていることが多い。 この問題に対処するため、研究者らは、各インスタンスのクラス分布を学習し、分類確率と不確実性の推定を可能にする、信頼できるマルチビュー手法を提案する。 しかし、これらの手法は高品質な地下構造ラベルに大きく依存している。 これは、新しい一般化されたマルチビュー学習問題、すなわち、ノイズラベルの指導の下で信頼性のあるマルチビュー学習モデルを開発するにはどうすればよいか? 本稿では,この問題を解決するため,信頼度の高いマルチビューノイズ修正手法を提案する。 我々はまず,信念の質量ベクトルと不確実性推定からなる明らかな深層ニューラルネットワークを用いて,ビューオピニオンを構築した。 そこで,本研究では,従来の意見からノイズに適応した意見へと変換する,ビュー固有ノイズ相関行列を設計する。 低品質なデータ特徴と容易に折り畳まれたクラスから生じるラベルノイズを考慮すると、これらの行列の対角要素が非対角要素にクラス関係を組み込んで不確実性に逆比例することを保証する。 最後に, 雑音ラベルによるモデル学習において, ノイズ評価を集約し, 一般化された最大可算損失を用いた。 我々は,TMNRと最先端のマルチビュー学習,および5つの公開データセットに基づくラベルノイズ学習ベースラインを実証的に比較した。 実験の結果,TMNRは精度,信頼性,堅牢性において,ベースライン法よりも優れていた。 コードと付録はhttps://github.com/YilinZhang107/TMNRで公開されている。

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