Unified approach for data sampling problems based on online prediction theory

基于在线预测理论的数据采样问题统一方法

• 批准号: 21K12032
• 负责人: 末廣 大貴
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: Kyushu University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K12032/
• 关键词: データサンプリング; オンライン予測; 組み合わせ最適化; ノイズラベル; 機械学習; ノイズデータ

オンライン予測理論に基づくデータサンプリング問題の枠組みを用い，様々な学習タスクへの適用を行った．1. ラベル比率からの学習問題に対する疑似ラベルに基づく方法を構築した．オンライン予測理論に基づくデータサンプリングにより，効率的かつ高精度な疑似ラベルを担保しながらの学習を可能にした．実データを用いた実験でも，既存手法に比べ高い性能を示した．査読付き国際会議に投稿し受理された．2. 研究計画でメインターゲットとしていた，ノイズラベルデータに対するノイズデータを除去しながら学習する手法を構築した．オンライン予測理論に基づくデータサンプリングにより，従来より２倍程度学習を高速化しつつ，高精度なノイズデータ除去と，ラベル予測が可能となった．実データを用いた実験においても，従来手法より高い精度でノイズデータの除去とラベル予測を行えていることが確認できた．現在学術論文誌に投稿中である．これらの結果によって，研究計画でも示した「統合的な枠組み」「オンライン予測理論に基づく理論性能の保証」および「実応用の開拓」を明らかにした．また，研究計画でメインターゲットとしていたノイズラベルデータに対する適用だけではなく，ラベル比率からの学習問題にも適用を可能とし，提案した枠組みの汎用性を示した．1. および 2. で扱った問題に対してオンライン予測理論に基づくデータサンプリングを導入したのは世界で初であり，各問題における既存手法とは一線を画す独創的なアプローチである．

The theory of prediction is based on the theory of prediction, and the problem of problem group is used in the application of prediction. The basic method for solving the problem of learning ratio is constructed. The theory of prediction is based on the theory of probability, accuracy and reliability. The performance of existing methods is higher than that of existing ones. International Conference on Contributions Accepted 2. The research plan is to construct a method for removing the information from the database. The theoretical basis of prediction is to increase the speed of learning by 2 times, and to eliminate the possibility of prediction by 2 times. For example, if you want to use the method, you can use the method to remove the error. Now academic papers are submitted in the journal. The results of this research project are summarized as follows: "Integrated theory group","Basic theory performance guarantee" and "Practical application development". The research plan is to apply the proposal to the learning problem, and the proposal is to show the general usefulness of the proposal.および 2. The problem is solved by the method of prediction theory. The problem is solved by the method of prediction.

项目成果

識別器の斟酌学習

判别器学习

• 发表时间: 2022
• 作者: 本田 康祐;内田 誠一;末廣 大貴,
• 通讯作者: 末廣 大貴,

No Regret Sample Selection with Noisy Labels

• 发表时间: 2020-03
• 期刊: ArXiv
• 作者: N. Mitsuo;S. Uchida;D. Suehiro