Human Feedbackによる頑健な学習のためのラベル訂正に関する研究

• Project/Area Number: 23K19974
• Research Category: Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: 1001:Information science, computer engineering, and related fields
• Research Institution: Shizuoka University
• Principal Investigator: 野村 祐一郎 静岡大学, 情報学部, 助教 (10980534)
• Project Period (FY): 2023-08-31 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000); Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
• Keywords: 機械学習 / 深層学習 / ラベルノイズ / 能動学習

Outline of Research at the Start

クラウドソーシング等の専門知識を必要としないデータ収集技術の発展により、深層学習モデルの学習が容易となった。しかし非専門家によるデータ収集は不正確なため、各訓練データの属性を示すラベルに誤り（ラベルノイズ）が発生し、深層学習の予測性能を低下させる問題がある。そこで本研究は人手による少量のラベル訂正を利用し、深層学習に間違われやすいデータを重点的に識別させる誤差関数を導入する。人と人工知能の相互作用をより効果的に利用することで、深層学習を頑健に訓練する手法の確立を目指す。