: Nuvarande märkningsprinciper innebär utmaningar för modeller för maskininlärning. Vi introducerar Label Raffinyr, ett iterativt förfarande för att uppdatera marksanningsetiketter med hjälp av en visuell modell tränad på hela datasetet. Etikettraffinaderiet producerar mjuka, flerkategoris-, dynamiskt genererade etiketter som överensstämmer med den visuella signalen. Den utbildningsbild som visas är märkt med den enda kategorin "burrito". Efter några iterationer av etikettraffinering är de etiketter från vilka den slutliga modellen tränas informativa, otvetydiga och smidiga. Detta resulterar i stora förbättringar i modellens noggrannhet under successiva faser av förfining samt förbättrad modell generalisering. Dessa tomter visar att som modeller fortsätter genom successiva stadier av förfining, luckorna mellan tåg- och testresultat och närma sig ideal generalisering. Abstrakt. Bland de tre huvudkomponenterna (data, etiketter och modeller) i ett övervakat inlärningssystem har data och modeller varit huvudämnena för aktiv forskning. Att studera etiketter och deras egenskaper har dock fått mycket lite uppmärksamhet. Nuvarande principer och paradigm av märkning innebär flera utmaningar för maskininlärning algoritmer. Etiketterna är ofta ofullständiga, tvetydiga och överflödiga. I detta dokument studerar vi effekterna av olika egenskaper hos etiketter och introducerar etikettraffinaderiet: ett iterativt förfarande som uppdaterar sanningsetiketterna på marken efter att ha undersökt hela datasetet. Vi visar stor vinst med hjälp av förfinade etiketter i ett brett utbud av modeller. Genom att använda en etikettraffinör förbättras topp-1-noggrannheten (1) AlexNet från 59,3 till 67,2, (2) MobileNet 1 från 70,6 till 73,39, (3) MobileNet 0,25 från 50.6 till 55,59, (4) VGG19 från 72,7 till 75,46, och (5) Darknet19 från 72,9 till 74,47.
REF ) studerade effekterna av olika egenskaper hos etiketter och införde metoden för märkningsraffinaderi som iterativt uppdaterade sanningsetiketterna på marken efter att ha undersökt hela datasetet med lärar-studenternas inlärningsparadigm.
Label Refinery: Improving ImageNet Classification through Label Progression
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}