Complementary Label Learning without Assumptions: SCARCE Approach

Concepts de base

SCARCE proposes a consistent approach for complementary-label learning without relying on distribution assumptions, showing superior performance.

Résumé

The paper introduces SCARCE, a novel approach for complementary-label learning that does not depend on distribution assumptions. It addresses overfitting issues and demonstrates superior performance on benchmark datasets. The study compares SCARCE with existing methods and validates its effectiveness through extensive experiments on synthetic and real-world datasets.

1. Introduction

   • Complementary-label learning is a weakly supervised learning problem.
   • Training data with complementary labels is easier to collect than ordinary-label data.
   • Benefits of complementary-label learning demonstrated in various machine learning applications.

2. Data Extraction

   • "Extensive experimental results on both synthetic and real-world benchmark datasets validate the superiority of our proposed approach over state-of-the-art methods."
   • "SCARCE achieves the best performance in 39 out of 40 cases with different distribution assumptions and datasets."

3. Quotations

   • "We propose a novel consistent approach that does not rely on these conditions."
   • "Inspired by the positive-unlabeled (PU) learning literature, we propose an unbiased risk estimator based on the Selected Completely At Random assumption for complementary-label learning."

Stats

"Extensive experimental results on both synthetic and real-world benchmark datasets validate the superiority of our proposed approach over state-of-the-art methods."

Citations

"We propose a novel consistent approach that does not rely on these conditions."
"Inspired by the positive-unlabeled (PU) learning literature, we propose an unbiased risk estimator based on the Selected Completely At Random assumption for complementary-label learning."

Idées clés tirées de

The Selected-completely-at-random Complementary Label is a Practical Weak Supervision for Multi-class Classification

by Wei Wang,Tak... à arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.15502.pdf

Questions plus approfondies

질문 1

SCARCE는 실제 세계 데이터셋에서의 노이즈가 있는 보완 레이블을 어떻게 처리합니까?
SCARCE는 노이즈가 있는 보완 레이블을 처리하기 위해 다음과 같은 방법을 사용합니다. 먼저, SCARCE는 선택된 완전 랜덤 가정을 기반으로 보완 레이블을 생성합니다. 이 가정은 데이터가 특정 클래스에 속하지 않는 경우에 대한 보완 레이블을 완전히 무작위로 샘플링한다고 가정합니다. 이를 통해 노이즈가 있는 보완 레이블을 처리할 수 있습니다. 또한 SCARCE는 보완 레이블 학습을 부정-미분류 이진 분류 문제의 집합으로 표현할 수 있으며, 이를 통해 노이즈가 있는 데이터에 대한 강건한 학습을 수행할 수 있습니다.

질문 2

SCARCE의 접근 방식이 다른 약한 지도 학습 작업에 미치는 영향은 무엇입니까?
SCARCE의 접근 방식은 다른 약한 지도 학습 작업에도 중요한 영향을 미칠 수 있습니다. 먼저, SCARCE는 선택된 완전 랜덤 가정을 사용하여 보완 레이블 학습을 수행하므로 일반적인 가정에 의존하지 않고도 일관된 결과를 얻을 수 있습니다. 이는 다른 약한 지도 학습 작업에서도 적용될 수 있는 유용한 접근 방식을 제시합니다. 또한 SCARCE는 부정-미분류 이진 분류 문제로 변환하여 학습을 수행하므로 다른 약한 지도 학습 작업에도 적용할 수 있는 범용적인 프레임워크를 제공합니다.

질문 3

SCARCE 접근 방식을 어떻게 확장하여 보완 레이블 학습에서 불균형 데이터셋을 처리할 수 있습니까?
SCARCE 접근 방식은 불균형 데이터셋을 처리하기 위해 다음과 같이 확장될 수 있습니다. 먼저, SCARCE는 선택된 완전 랜덤 가정을 사용하여 보완 레이블을 생성하므로 이 가정을 조정하여 불균형 데이터셋을 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 다른 클래스에 대해 다른 가중치를 부여하여 불균형을 보정할 수 있습니다. 또한, SCARCE는 부정-미분류 이진 분류 문제로 변환하여 학습을 수행하므로 불균형 데이터셋에 대한 효과적인 처리를 위해 이진 분류 문제를 조정할 수 있습니다. 이를 통해 SCARCE는 불균형 데이터셋에서도 효과적으로 작동할 수 있습니다.