論文の概要: Towards Better Performance in Incomplete LDL: Addressing Data Imbalance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13579v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 14:12:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:18:55.292886
• Title: Towards Better Performance in Incomplete LDL: Addressing Data Imbalance
• Title（参考訳）: 不完全なLCLの性能向上に向けて:データの不均衡に対処する
• Authors: Zhiqiang Kou, Haoyuan Xuan, Jing Wang, Yuheng Jia, Xin Geng,
• Abstract要約: 我々は,不完全なラベルと不均衡なラベル分布を同時に扱うフレームワークであるtextIncomplete and Im Balance Label Distribution Learning (I(2)LDL)を提案する。 本手法は, ラベル分布行列を, 頻繁なラベルのための低ランク成分と希少なラベルのためのスパース成分に分解し, 頭部と尾部のラベルの構造を効果的に把握する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.54894491724677
• License:
• Abstract: Label Distribution Learning (LDL) is a novel machine learning paradigm that addresses the problem of label ambiguity and has found widespread applications. Obtaining complete label distributions in real-world scenarios is challenging, which has led to the emergence of Incomplete Label Distribution Learning (InLDL). However, the existing InLDL methods overlook a crucial aspect of LDL data: the inherent imbalance in label distributions. To address this limitation, we propose \textbf{Incomplete and Imbalance Label Distribution Learning (I\(^2\)LDL)}, a framework that simultaneously handles incomplete labels and imbalanced label distributions. Our method decomposes the label distribution matrix into a low-rank component for frequent labels and a sparse component for rare labels, effectively capturing the structure of both head and tail labels. We optimize the model using the Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) and derive generalization error bounds via Rademacher complexity, providing strong theoretical guarantees. Extensive experiments on 15 real-world datasets demonstrate the effectiveness and robustness of our proposed framework compared to existing InLDL methods.
• Abstract（参考訳）: ラベル分散学習(LDL)は、ラベルあいまいさの問題に対処する新しい機械学習パラダイムであり、広く応用されている。 実世界のシナリオにおける完全なラベル分布の取得は困難であり、不完全なラベル分布学習(InLDL)の出現につながった。 しかし、既存のInLDL法は、ラベル分布に固有の不均衡というLCLデータの重要な側面を見落としている。 この制限に対処するため,不完全なラベルと不均衡なラベル分布を同時に扱うフレームワークである「textbf{Incomplete and Im Balance Label Distribution Learning (I\(^2\)LDL)}を提案する。 本手法は, ラベル分布行列を, 頻繁なラベルのための低ランク成分と希少なラベルのためのスパース成分に分解し, 頭部と尾部のラベルの構造を効果的に把握する。 乗算器の交互方向法(ADMM)を用いてモデルを最適化し,Rademacher複雑性による一般化誤差境界を導出し,強力な理論的保証を提供する。 実世界の15のデータセットに対する大規模な実験は、既存のInLDL法と比較して提案フレームワークの有効性とロバスト性を示している。

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