論文の概要: Relation Modeling and Distillation for Learning with Noisy Labels
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19606v2
- Date: Sun, 2 Jun 2024 01:59:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-04 13:40:18.767067
- Title: Relation Modeling and Distillation for Learning with Noisy Labels
- Title（参考訳）: 雑音ラベルを用いた学習のための関係モデリングと蒸留
- Authors: Xiaming Che, Junlin Zhang, Zhuang Qi, Xin Qi,
- Abstract要約: 本稿では,自己教師型学習を通して,サンプル間の関係をモデル化する関係モデリングと蒸留の枠組みを提案する。
提案手法は,ノイズの多いデータに対する識別表現を学習し,既存の手法よりも優れた性能を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.556974104115929
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Learning with noisy labels has become an effective strategy for enhancing the robustness of models, which enables models to better tolerate inaccurate data. Existing methods either focus on optimizing the loss function to mitigate the interference from noise, or design procedures to detect potential noise and correct errors. However, their effectiveness is often compromised in representation learning due to the dilemma where models overfit to noisy labels. To address this issue, this paper proposes a relation modeling and distillation framework that models inter-sample relationships via self-supervised learning and employs knowledge distillation to enhance understanding of latent associations, which mitigate the impact of noisy labels. Specifically, the proposed method, termed RMDNet, includes two main modules, where the relation modeling (RM) module implements the contrastive learning technique to learn representations of all data, an unsupervised approach that effectively eliminates the interference of noisy tags on feature extraction. The relation-guided representation learning (RGRL) module utilizes inter-sample relation learned from the RM module to calibrate the representation distribution for noisy samples, which is capable of improving the generalization of the model in the inference phase. Notably, the proposed RMDNet is a plug-and-play framework that can integrate multiple methods to its advantage. Extensive experiments were conducted on two datasets, including performance comparison, ablation study, in-depth analysis and case study. The results show that RMDNet can learn discriminative representations for noisy data, which results in superior performance than the existing methods.
- Abstract（参考訳）: ノイズの多いラベルによる学習は、モデルの堅牢性を高める効果的な戦略となり、モデルが不正確なデータをよりよく許容することを可能にする。
既存の手法では、ノイズからの干渉を軽減するために損失関数を最適化することに注力するか、潜在的なノイズを検出し、誤りを正すための設計手順を設計する。
しかし、それらの効果は、モデルがノイズの多いラベルに過度に適合するジレンマのため、表現学習においてしばしば損なわれる。
そこで,本稿では,自己教師型学習によるサンプル間関係のモデル化と,雑音ラベルの影響を緩和する潜伏関係の理解を深めるため,知識蒸留を用いた関係モデリングと蒸留フレームワークを提案する。
具体的には、RMDNetと呼ばれる提案手法は、関係モデリング(RM)モジュールが、特徴抽出におけるノイズタグの干渉を効果的に排除する教師なしアプローチである、すべてのデータの表現を学習するためのコントラスト学習技術を実装する2つの主要なモジュールを含む。
リレーショナル誘導表現学習(RGRL)モジュールは、RMモジュールから学習したサンプル間関係を利用してノイズサンプルの表現分布を校正し、推論フェーズにおけるモデルの一般化を改善する。
特に、提案されているRDDNetは、複数のメソッドをその利点のために統合できるプラグイン・アンド・プレイのフレームワークである。
性能比較,アブレーション研究,深部分析,ケーススタディの2つのデータセットで実験を行った。
その結果, RMDNetはノイズの多いデータに対する識別表現を学習でき, 既存の手法よりも優れた性能が得られることがわかった。
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