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When Broad Learning System Meets Label Noise Learning: A Reweighting Learning Framework

稳健性(进化) 计算机科学 噪音(视频) 人工神经网络 人工智能 标量(数学) 机器学习 样品(材料) 模式识别(心理学) 数学 几何学 色谱法 生物化学 基因 图像(数学) 化学
作者
Licheng Liu,Junhao Chen,Bin Yang,Qiying Feng,C. L. Philip Chen
出处
期刊:IEEE transactions on neural networks and learning systems [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:: 1-13 被引量:5
标识
DOI:10.1109/tnnls.2023.3317255
摘要

Broad learning system (BLS) is a novel neural network with efficient learning and expansion capacity, but it is sensitive to noise. Accordingly, the existing robust broad models try to suppress noise by assigning each sample an appropriate scalar weight to tune down the contribution of noisy samples in network training. However, they disregard the useful information of the noncorrupted elements hidden in the noisy samples, leading to unsatisfactory performance. To this end, a novel BLS with adaptive reweighting (BLS-AR) strategy is proposed in this article for the classification of data with label noise. Different from the previous works, the BLS-AR learns for each sample a weight vector rather than a scalar weight to indicate the noise degree of each element in the sample, which extends the reweighting strategy from sample level to element level. This enables the proposed network to precisely identify noisy elements and thus highlight the contribution of informative ones to train a more accurate representation model. Thanks to the separability of the model, the proposed network can be divided into several subnetworks, each of which can be trained efficiently. In addition, three corresponding incremental learning algorithms of the BLS-AR are developed for adding new samples or expanding the network. Substantial experiments are conducted to explicate the effectiveness and robustness of the proposed BLS-AR model.
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