論文の概要: Best Transition Matrix Esitimation or Best Label Noise Robustness Classifier? Two Possible Methods to Enhance the Performance of T-revision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01402v1
• Date: Thu, 02 Jan 2025 18:27:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 17:12:49.667148
• Title: Best Transition Matrix Esitimation or Best Label Noise Robustness Classifier? Two Possible Methods to Enhance the Performance of T-revision
• Title（参考訳）: ベスト遷移行列推定法とベストラベルノイズロバストネス分類法 : T-リビジョンの性能向上のための2つの可能性
• Authors: Haixu Liu, Zerui Tao, Naihui Zhang, Sixing Liu,
• Abstract要約: ラベルノイズ(英: Label noise)とは、人間のエラーやコレクションの欠陥に起因するデータセットの不正なラベルを指す。 本稿では,雑音遷移行列を推定し,ラベル雑音に対して頑健なディープラーニング分類器を構築する方法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.53744306569115
• License:
• Abstract: Label noise refers to incorrect labels in a dataset caused by human errors or collection defects, which is common in real-world applications and can significantly reduce the accuracy of models. This report explores how to estimate noise transition matrices and construct deep learning classifiers that are robust against label noise. In cases where the transition matrix is known, we apply forward correction and importance reweighting methods to correct the impact of label noise using the transition matrix. When the transition matrix is unknown or inaccurate, we use the anchor point assumption and T-Revision series methods to estimate or correct the noise matrix. In this study, we further improved the T-Revision method by developing T-Revision-Alpha and T-Revision-Softmax to enhance stability and robustness. Additionally, we designed and implemented two baseline classifiers, a Multi-Layer Perceptron (MLP) and ResNet-18, based on the cross-entropy loss function. We compared the performance of these methods on predicting clean labels and estimating transition matrices using the FashionMINIST dataset with known noise transition matrices. For the CIFAR-10 dataset, where the noise transition matrix is unknown, we estimated the noise matrix and evaluated the ability of the methods to predict clean labels.
• Abstract（参考訳）: ラベルノイズ(英: Label noise)とは、人間のエラーやコレクションの欠陥に起因するデータセットの不正なラベルを指し、これは現実世界のアプリケーションで一般的であり、モデルの精度を大幅に低下させる。 本稿では,雑音遷移行列を推定し,ラベル雑音に対して頑健なディープラーニング分類器を構築する方法について検討する。 遷移行列が知られている場合、遷移行列を用いてラベルノイズの影響を補正するために前方補正と重み付け手法を適用する。 遷移行列が未知あるいは不正確な場合、雑音行列を推定または補正するためにアンカー点仮定とT-リビジョン系列法を用いる。 本研究では,T-Revision-AlphaとT-Revision-Softmaxを開発し,安定性と堅牢性を高めることにより,T-Revision法をさらに改良する。 さらに,クロスエントロピー損失関数に基づいて,MLP(Multi-Layer Perceptron)とResNet-18の2つのベースライン分類器を設計,実装した。 ノイズ遷移行列を用いたFashionMINISTデータセットを用いて,クリーンラベルの予測と遷移行列の推定において,これらの手法の性能を比較した。 ノイズ遷移行列が未知のCIFAR-10データセットについて,ノイズ遷移行列を推定し,クリーンラベル予測手法の有効性を評価した。

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