論文の概要: crowd-hpo: Realistic Hyperparameter Optimization and Benchmarking for Learning from Crowds with Noisy Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.09085v2
• Date: Thu, 17 Jul 2025 17:00:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-18 13:45:37.394985
• Title: crowd-hpo: Realistic Hyperparameter Optimization and Benchmarking for Learning from Crowds with Noisy Labels
• Title（参考訳）: crowd-hpo: ノイズのあるラベルを持つ群衆から学ぶためのリアルなハイパーパラメータ最適化とベンチマーク
• Authors: Marek Herde, Lukas Lührs, Denis Huseljic, Bernhard Sick,
• Abstract要約: クラウドワークは、クラスラベルを取得するためのコスト効率のよいソリューションである。 群衆から学ぶための様々なアプローチが提案されている。 Crowd-hpoは、群衆から学ぶアプローチを評価するためのフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.99197168821625
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Crowdworking is a cost-efficient solution for acquiring class labels. Since these labels are subject to noise, various approaches to learning from crowds have been proposed. Typically, these approaches are evaluated with default hyperparameter configurations, resulting in unfair and suboptimal performance, or with hyperparameter configurations tuned via a validation set with ground truth class labels, representing an often unrealistic scenario. Moreover, both setups can produce different approach rankings, complicating study comparisons. Therefore, we introduce crowd-hpo as a framework for evaluating approaches to learning from crowds in combination with criteria to select well-performing hyperparameter configurations with access only to noisy crowd-labeled validation data. Extensive experiments with neural networks demonstrate that these criteria select hyperparameter configurations, which improve the learning from crowd approaches' generalization performances, measured on separate test sets with ground truth labels. Hence, incorporating such criteria into experimental studies is essential for enabling fairer and more realistic benchmarking.
• Abstract（参考訳）: クラウドワークは、クラスラベルを取得するためのコスト効率のよいソリューションである。 これらのラベルはノイズを受けるため、群衆から学ぶための様々なアプローチが提案されている。 通常、これらのアプローチはデフォルトのハイパーパラメータ構成で評価され、不公平で最適でないパフォーマンスをもたらすか、あるいは基底真理クラスラベルの検証セットで調整されたハイパーパラメータ構成で、しばしば非現実的なシナリオを表す。 さらに、どちらの設定も異なるアプローチランキングを生成し、研究比較を複雑にすることができる。 そこで我々は,群集ラベル付き検証データにのみアクセス可能な,高性能なハイパーパラメータ構成を選択するための基準と組み合わせて,群集からの学習アプローチを評価する枠組みとして,群集hpoを紹介した。 ニューラルネットワークによる大規模な実験により、これらの基準が超パラメータの構成を選択し、群衆のアプローチによる一般化のパフォーマンスから学習を改善することが示され、基底真理ラベルを持つ別々のテストセットで測定された。 したがって、より公平で現実的なベンチマークを可能にするためには、このような基準を実験的研究に取り入れることが不可欠である。

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