論文の概要: Error Detection and Constraint Recovery in Hierarchical Multi-Label Classification without Prior Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15192v1
• Date: Sun, 21 Jul 2024 15:12:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 18:49:14.329541
• Title: Error Detection and Constraint Recovery in Hierarchical Multi-Label Classification without Prior Knowledge
• Title（参考訳）: 事前知識のない階層型マルチラベル分類における誤り検出と制約回復
• Authors: Joshua Shay Kricheli, Khoa Vo, Aniruddha Datta, Spencer Ozgur, Paulo Shakarian,
• Abstract要約: 本稿では,機械学習モデルの障害モードに関する説明可能なルールを学習可能なEDR(Error Detection Rules)に基づくアプローチを提案する。 提案手法は,機械学習の誤りの検出や制約の回復に有効であり,耐雑音性があり,複数のデータセット上でのニューロシンボリックモデルの知識源として機能することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0007789979629784
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in Hierarchical Multi-label Classification (HMC), particularly neurosymbolic-based approaches, have demonstrated improved consistency and accuracy by enforcing constraints on a neural model during training. However, such work assumes the existence of such constraints a-priori. In this paper, we relax this strong assumption and present an approach based on Error Detection Rules (EDR) that allow for learning explainable rules about the failure modes of machine learning models. We show that these rules are not only effective in detecting when a machine learning classifier has made an error but also can be leveraged as constraints for HMC, thereby allowing the recovery of explainable constraints even if they are not provided. We show that our approach is effective in detecting machine learning errors and recovering constraints, is noise tolerant, and can function as a source of knowledge for neurosymbolic models on multiple datasets, including a newly introduced military vehicle recognition dataset.
• Abstract（参考訳）: 階層的多ラベル分類(HMC)の最近の進歩、特にニューロシンボリックに基づくアプローチは、トレーニング中に神経モデルに制約を課すことによって、一貫性と正確性の向上を実証している。 しかし、そのような研究はそのような制約の存在を前提としている。 本稿では,この強い仮定を緩和し,機械学習モデルの障害モードに関する説明可能なルールを学習するための誤り検出規則(EDR)に基づくアプローチを提案する。 これらのルールは,機械学習の分類器が誤りを犯した場合にのみ有効であるだけでなく,HMCの制約として活用できることを示す。 提案手法は,機械学習の誤りの検出や制約の回復に有効であり,ノイズ耐性であり,新たに導入された軍用車両認識データセットを含む,複数のデータセット上でのニューロシンボリックモデルの知識源として機能することを示す。

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