論文の概要: The Accuracy Cost of Weakness: A Theoretical Analysis of Fixed-Segment Weak Labeling for Events in Time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09363v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 14:31:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:47:34.642959
• Title: The Accuracy Cost of Weakness: A Theoretical Analysis of Fixed-Segment Weak Labeling for Events in Time
• Title（参考訳）: 弱さの精度コスト--時間的イベントに対する固定セグメント弱みラベルの理論的解析
• Authors: John Martinsson, Olof Mogren, Tuomas Virtanen, Maria Sandsten,
• Abstract要約: 我々は、アノテータが固定長のデータセグメントに存在または不在ラベルを割り当てる共通の弱いラベル付けプロセスをモデル化する。 この固定長ラベリング手法を,真のイベントアクティベーションを用いてセグメントを構成するオラクル法と比較する。 本研究は, オラクルプロセスを模倣した適応的弱ラベル戦略の理論的正当性を示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.312115846980602
• License:
• Abstract: Accurate labels are critical for deriving robust machine learning models. Labels are used to train supervised learning models and to evaluate most machine learning paradigms. In this paper, we model the accuracy and cost of a common weak labeling process where annotators assign presence or absence labels to fixed-length data segments for a given event class. The annotator labels a segment as "present" if it sufficiently covers an event from that class, e.g., a birdsong sound event in audio data. We analyze how the segment length affects the label accuracy and the required number of annotations, and compare this fixed-length labeling approach with an oracle method that uses the true event activations to construct the segments. Furthermore, we quantify the gap between these methods and verify that in most realistic scenarios the oracle method is better than the fixed-length labeling method in both accuracy and cost. Our findings provide a theoretical justification for adaptive weak labeling strategies that mimic the oracle process, and a foundation for optimizing weak labeling processes in sequence labeling tasks.
• Abstract（参考訳）: 正確なラベルは、堅牢な機械学習モデルの導出に不可欠である。 ラベルは教師付き学習モデルのトレーニングや、ほとんどの機械学習パラダイムの評価に使用される。 本稿では,あるイベントクラスの固定長データセグメントにアノテータが存在・不在ラベルを割り当てる,共通の弱いラベル付けプロセスの精度とコストをモデル化する。 アノテータはセグメントを「現在」とラベル付けし、そのクラスからのイベント、例えば音声データで鳥の鳴き声イベントを十分にカバーする。 セグメント長がラベルの精度と必要なアノテーション数にどのように影響するかを分析し、この固定長ラベル法と、真のイベントアクティベーションを用いてセグメントを構成するオラクル法を比較した。 さらに、これらの手法のギャップを定量化し、最も現実的なシナリオでは、オラクル法が固定長ラベル法よりも精度とコストの両面で優れていることを検証する。 本研究は, オラクルプロセスを模倣する適応的弱ラベル化戦略の理論的正当化と, シーケンシャルラベリングタスクにおける弱ラベル化プロセスの最適化の基礎を提供する。

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