LR-SVM+: Learning Using Privileged Information with Noisy Labels

计算机科学 支持向量机 人工智能 推论 噪音(视频) 机器学习 模式识别(心理学) 稳健性(进化) 噪声数据 图像(数学) 生物化学 基因 化学
作者
Zhengning Wu,Xiaobo Xia,Ruxin Wang,Jiatong Li,Jun Yu,Yinian Mao,Tongliang Liu
出处
期刊:IEEE Transactions on Multimedia [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:24: 1080-1092 被引量:9
标识
DOI:10.1109/tmm.2021.3116417
摘要

The paradigm of Learning Using Privileged Information (LUPI) always assumes that labels are annotated precisely. However, in practice, this assumption may be violated, as the labels may be heavily noisy, which inevitably degenerates the performance of learning algorithms in the LUPI paradigm. To handle the side effect of noisy labels, we propose a novel Label Noise Robust SVM+ (LR-SVM+) algorithm. Specifically, as the privileged information contains rich information of the latent labels, we first utilize it to infer underlying clean labels. Then we use the inference to modify the noisy labels. Comprehensive experiments demonstrate the necessity of studying label noise robust SVM+ and the effectiveness of the proposed method.
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