Prioritizing Informative Features and Examples for Deep Learning from Noisy Data: Dissertation by Dongmin Park

核心概念

Effektive Priorisierung von informativen Merkmalen und Beispielen zur Verbesserung des tiefen Lernens in rauschigen Daten.

要約

Das Dokument behandelt die Priorisierung von informativen Merkmalen und Beispielen in rauschigen Daten für tiefes Lernen. Es gliedert sich in drei Hauptteile: Entfernen von rauschigen Merkmalen, Priorisierung von informativen Beispielen in unlabeled rauschigen Daten und Priorisierung von informativen Beispielen in gelabelten rauschigen Daten. Es werden verschiedene Methoden und Ansätze diskutiert, um die Leistung von Deep Learning-Modellen in realen Anwendungen zu verbessern.

Dissertation Gliederung:

• Teil 1: Entfernen von rauschigen Merkmalen
  • De-Biasing von Merkmalen durch OOD-Daten
• Teil 2: Robustes aktives Lernen
  • Priorisierung von informativen Beispielen in unlabeled rauschigen Daten
• Teil 3: Robustes Daten-Pruning
  • Priorisierung von informativen Beispielen in gelabelten rauschigen Daten

統計

Dongmin Park schlägt TAUFE vor, um unerwünschte Merkmale zu deaktivieren.
MQNet wird als Lösung für das Purity-Informativeness Dilemma in aktivem Lernen vorgestellt.
Prune4ReL wird als Methode zur Priorisierung von informativen Beispielen in gelabelten rauschigen Daten vorgestellt.

引用

"DNNs tend to overly capture all available signals from training data even when they are not essential for solving a given task."
"Active Learning is a learning framework to reduce the human labeling cost by finding the most informative examples given unlabeled data."
"Recent work in OOD detection has been actively studied, with approaches categorized into classifier-dependent, density-based, and self-supervised methods."

抽出されたキーインサイト

Prioritizing Informative Features and Examples for Deep Learning from Noisy Data

by Dongmin Park 場所 arxiv.org 03-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.00013.pdf

深掘り質問

Wie kann die Priorisierung von informativen Merkmalen in rauschigen Daten die Leistung von Deep Learning-Modellen verbessern?

Die Priorisierung von informativen Merkmalen in rauschigen Daten kann die Leistung von Deep Learning-Modellen verbessern, indem sie sicherstellt, dass das Modell sich auf relevante Merkmale konzentriert, die für die Lösung der Zielaufgabe wesentlich sind. Indem rauschige oder irrelevante Merkmale reduziert werden, kann das Modell präzisere und zuverlässigere Vorhersagen treffen. Dies trägt dazu bei, Overfitting zu vermeiden und die Robustheit des Modells gegenüber Störungen zu erhöhen. Durch die gezielte Auswahl von informativen Merkmalen können Deep Learning-Modelle effizienter trainiert werden und eine bessere Generalisierung auf neue Daten erreichen.

Welche Auswirkungen haben OOD-Beispiele auf das De-Biasing von Merkmalen in Deep Learning-Modellen?

OOD-Beispiele (Out-of-Distribution) spielen eine wichtige Rolle beim De-Biasing von Merkmalen in Deep Learning-Modellen, da sie dazu beitragen können, unerwünschte Merkmale zu reduzieren und die Modellleistung zu verbessern. Durch die Verwendung von OOD-Beispielen können Modelle lernen, die Abhängigkeit von unerwünschten Merkmalen zu verringern und sich stattdessen auf relevante Merkmale zu konzentrieren. Dies trägt dazu bei, die Robustheit des Modells zu erhöhen und die Generalisierungsfähigkeit auf neue Daten zu verbessern. OOD-Beispiele dienen als wichtige Referenzpunkte, um das Modell vor Überanpassung an rauschige Merkmale zu schützen und die Vorhersagegenauigkeit zu steigern.

Inwiefern kann das Purity-Informativeness Dilemma im aktiven Lernen unter rauschigen Daten gelöst werden?

Das Purity-Informativeness Dilemma im aktiven Lernen unter rauschigen Daten kann gelöst werden, indem ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Reinheit und Informativität bei der Auswahl von Beispielen gefunden wird. Dies bedeutet, dass nicht nur darauf geachtet wird, Beispiele mit hoher Reinheit (wenig Rauschen) auszuwählen, sondern auch solche, die informativ für das Modell sind. Durch die Berücksichtigung von OOD-Beispielen und der Entwicklung von Algorithmen, die sowohl die Reinheit als auch die Informativität berücksichtigen, kann das Dilemma im aktiven Lernen unter rauschigen Daten effektiv bewältigt werden. Dies ermöglicht eine effiziente Nutzung von Trainingsdaten und eine verbesserte Leistung der Modelle trotz des Vorhandenseins von Rauschen.