Kesan dan kaedah menangani label bising dalam tugasan pembelajaran mesin

Pembelajaran mesin ialah pendekatan dipacu data yang bertujuan untuk membina model dengan mempelajari data sampel dan membuat ramalan ke atas data yang tidak diketahui. Walau bagaimanapun, data sampel dunia sebenar mungkin mempunyai label yang salah, yang dipanggil "label bising". Label yang bising boleh memberi kesan negatif terhadap prestasi tugas pembelajaran mesin, jadi langkah yang berkaitan perlu diambil. Label bising boleh wujud atas pelbagai sebab, seperti salah label manusia, gangguan semasa pengumpulan data atau ketidakpastian dalam sampel itu sendiri. Untuk menyelesaikan masalah ini, penyelidik telah mencadangkan satu siri kaedah pemprosesan label bunyi. Kaedah pemprosesan label hingar yang biasa digunakan termasuk kaedah berasaskan ketekalan label dan kaedah berasaskan keteguhan model. Kaedah berasaskan ketekalan label meningkatkan ketepatan model dengan mengesan dan membetulkan label yang bising. Kaedah ini biasanya mendapat manfaat daripada

1. Pengenalan kepada Label Bunyi

Label hingar merujuk kepada ralat atau label tidak tepat yang terdapat dalam set data, yang mungkin disebabkan oleh kesilapan manusia, kegagalan peralatan, kesilapan pemprosesan data atau lain-lain sebab . Label salah ini boleh memberi kesan negatif kepada prestasi tugasan pembelajaran mesin kerana model belajar daripada label salah ini, mengakibatkan keupayaan generalisasi model berkurangan. Bagi menyelesaikan masalah label bising, beberapa kaedah boleh diguna pakai, seperti pembersihan data, pembetulan label dan penggunaan pembelajaran separa penyeliaan. Kaedah ini boleh membantu mengurangkan kesan label bising dan meningkatkan prestasi dan keupayaan generalisasi model.

2. Kesan label hingar pada tugas pembelajaran mesin

Label bunyi akan memberi kesan negatif terhadap prestasi tugas pembelajaran mesin, terutamanya dalam aspek berikut:

Kurangkan ketepatan model : Label hingar Ini akan menyebabkan model belajar daripada label yang salah, menyebabkan ketepatan model berkurangan.

Kurangkan keupayaan generalisasi model: Memandangkan model belajar daripada label yang salah, keupayaan generalisasi model dikurangkan, iaitu model berprestasi buruk pada data yang tidak diketahui.

Tingkatkan masa latihan: Disebabkan kehadiran label yang bising, model memerlukan lebih banyak masa untuk berlatih bagi menghapuskan kesan ralat label.

3. Kaedah memproses label bising

Kaedah memproses label bising boleh dibahagikan kepada tiga kategori: kaedah berasaskan contoh, kaedah berasaskan model dan kaedah berasaskan ensembel.

1. Kaedah berasaskan contoh

Kaedah berasaskan contoh ialah kaedah untuk menangani label yang bising dengan mengesan dan membaiki label yang salah. Kaedah ini biasanya memerlukan model untuk membantu dalam membaiki label yang salah. Kaedah biasa termasuk:

(1) Anotasi manual: Kesan dan baiki label yang salah dengan menganotasi data secara manual.

(2) Pembelajaran separuh penyeliaan: Gunakan kaedah pembelajaran separa penyeliaan untuk menggunakan data tidak berlabel untuk mengesan dan membaiki label yang salah.

(3) Pembelajaran tanpa pengawasan: Gunakan kaedah pembelajaran tanpa pengawasan untuk mengeksploitasi struktur intrinsik data untuk mengesan dan membaiki label yang salah.

2. Kaedah berasaskan model

Kaedah berasaskan model ialah kaedah mengendalikan label bising dengan melatih model yang boleh belajar pada set data di mana label bising wujud. Kaedah ini biasanya memerlukan model yang teguh kepada label yang bising. Kaedah biasa termasuk:

(1) Fungsi kehilangan teguh: Gunakan beberapa fungsi kehilangan khas untuk mengurangkan kesan label hingar, seperti fungsi kehilangan Huber, fungsi kehilangan logistik, dsb.

(2) Latihan lawan bunyi: Model dilatih dengan memperkenalkan hingar ke dalam data latihan untuk menjadikannya lebih mantap.

(3) Pelarasan model: Jadikan ia lebih mantap dengan melaraskan hiperparameter model, seperti mengurangkan kerumitan model, meningkatkan regularisasi, dsb.

3. Kaedah berasaskan ensemble

Kaedah berasaskan ensemble ialah kaedah untuk menangani label yang bising dengan menyepadukan hasil ramalan pelbagai model. Kaedah ini biasanya memerlukan berbilang model yang teguh kepada label yang bising. Kaedah biasa termasuk:

(1) Penyepaduan undian: undi pada keputusan ramalan berbilang model, dan pilih yang mempunyai undian terbanyak sebagai keputusan ramalan akhir.

(2) Bagging: Gunakan kaedah pensampelan bootstrap untuk memilih berbilang subset secara rawak daripada set latihan untuk latihan, dan kemudian purata atau undi untuk menyepadukan hasil ramalan berbilang model.

(3) Penggalak: Dengan melatih berbilang model secara berulang, sampel yang salah dikelaskan ditimbang semasa setiap latihan, supaya model seterusnya memberi lebih perhatian kepada sampel yang salah klasifikasi, dengan itu meningkatkan prestasi keseluruhan.

Ringkasnya, kaedah pemprosesan label bising memerlukan pemilihan kaedah yang sesuai mengikut situasi tertentu. Kaedah berasaskan contoh memerlukan data dan model beranotasi tambahan, manakala kaedah berasaskan model dan kaedah berasaskan ensembel tidak memerlukan data dan model tambahan, tetapi memerlukan pemilihan model dan algoritma yang sesuai.

Atas ialah kandungan terperinci Kesan dan kaedah menangani label bising dalam tugasan pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!