Datauppsättningar med betydande proportioner av bullriga (okorrekta) klassetiketter innebär utmaningar för utbildning av noggranna Deep Neural Networks (DNN). Vi föreslår ett nytt perspektiv för att förstå DNN generalisering för sådana dataset, genom att undersöka dimensionaliteten i den djupa representation subrymden av träningsprover. Vi visar att ur ett dimensionalitetsperspektiv uppvisar DNNs ganska distinkta inlärningsstilar när de tränas med rena etiketter jämfört med när de tränas med en andel bullriga etiketter. Utifrån detta resultat utvecklar vi en ny dimensionalitetsdriven inlärningsstrategi som övervakar subrymdernas dimensionalitet under utbildningen och anpassar förlustfunktionen i enlighet därmed. Vi visar empiriskt att vår strategi är mycket tolerant mot betydande proportioner av bullriga etiketter, och kan effektivt lära sig lågdimensionella lokala subrymder som fångar datadistributionen.
En dimensionalitetsdriven metod föreslås som kombinerar de bullriga etiketterna och de förutsagda etiketterna med en lokal dimensionalitetsvikt REF.
Dimensionality-Driven Learning with Noisy Labels
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}