Fugu-MT 論文翻訳(概要): Loss Functions Robust to the Presence of Label Errors

論文の概要: Loss Functions Robust to the Presence of Label Errors

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.16512v1
Date: Thu, 20 Nov 2025 16:30:55 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-11-21 17:08:52.718442
Title: Loss Functions Robust to the Presence of Label Errors
Title（参考訳）: ラベルエラーによるロス関数のロバスト化
Authors: Nicholas Pellegrino, David Szczecina, Paul Fieguth,
Abstract要約: トレーニングデータのラベルエラーを検出するには、ラベルエラーに対して堅牢なモデルが必要である。損失関数の調整は改善の機会を与える。人工的に破損したデータの結果は有望である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1582652820340928
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Methods for detecting label errors in training data require models that are robust to label errors (i.e., not fit to erroneously labelled data points). However, acquiring such models often involves training on corrupted data, which presents a challenge. Adjustments to the loss function present an opportunity for improvement. Motivated by Focal Loss (which emphasizes difficult-to-classify samples), two novel, yet simple, loss functions are proposed that de-weight or ignore these difficult samples (i.e., those likely to have label errors). Results on artificially corrupted data show promise, such that F1 scores for detecting errors are improved from the baselines of conventional categorical Cross Entropy and Focal Loss.
Abstract（参考訳）: トレーニングデータ中のラベルエラーを検出する方法は、ラベルエラーに頑健なモデルを必要とする(すなわち、誤ってラベル付けされたデータポイントに適合しない)。しかし、そのようなモデルを取得するには、しばしば破損したデータのトレーニングが伴う。損失関数の調整は改善の機会を与える。フォカル・ロス(Focal Loss)によって動機付けられた2つの新しい、しかし単純な損失関数は、これらの難しいサンプル(ラベルエラーの可能性が高いもの)を非重み付けまたは無視する。人工的に破損したデータの結果,従来のカテゴリー的クロスエントロピーとフーカルロスの基線から誤り検出のためのF1スコアが向上することを示す。

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