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你知道嗎？就連ImageNet中也可能至少存在10萬個(gè)標(biāo)簽問題。

在大量的數(shù)據(jù)集中去描述或查找標(biāo)簽錯(cuò)誤本身就是挑戰(zhàn)性超高的任務(wù)，多少英雄豪杰為之頭痛不已。

最近，MIT和谷歌的研究人員便提出了一種廣義的自信學(xué)習(xí)(Confident Learning，CL)方法，可以直接估計(jì)給定標(biāo)簽和未知標(biāo)簽之間的聯(lián)合分布。

這種廣義的CL，也是一個(gè)開源的Clean Lab Python包，在ImageNet和CIFAR上的性能比其他前沿技術(shù)高出30%。

這種方法有多厲害？舉個(gè)栗子。

上圖是2012年ILSVRC ImageNet訓(xùn)練集中使用自信學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)的標(biāo)簽錯(cuò)誤示例。研究人員將CL發(fā)現(xiàn)的問題分為三類：

1、藍(lán)色：圖像中有多個(gè)標(biāo)簽；
2、綠色：數(shù)據(jù)集中應(yīng)該包含一個(gè)類；
3、紅色：標(biāo)簽錯(cuò)誤。

通過自信學(xué)習(xí)，就可以在任何數(shù)據(jù)集中使用合適的模型來發(fā)現(xiàn)標(biāo)簽錯(cuò)誤。下圖是其他三個(gè)常見數(shù)據(jù)集中的例子。

△目前存在于Amazon Reviews、MNIST和Quickdraw數(shù)據(jù)集中的標(biāo)簽錯(cuò)誤的例子，這些數(shù)據(jù)集使用自信學(xué)習(xí)來識別不同的數(shù)據(jù)模式和模型。

這么好的方法，還不速來嘗鮮？

什么是自信學(xué)習(xí)？

自信學(xué)習(xí)已然成為監(jiān)督學(xué)習(xí)的一個(gè)子領(lǐng)域。

從上圖不難看出，CL需要2個(gè)輸入：

1、樣本外預(yù)測概率；
2、噪聲標(biāo)簽；

對于弱監(jiān)督而言，CL包括三個(gè)步驟：

1、估計(jì)給定的、有噪聲的標(biāo)簽和潛在的(未知的)未損壞標(biāo)簽的聯(lián)合分布，這樣就可以充分描述類條件標(biāo)簽噪聲；
2、查找并刪除帶有標(biāo)簽問題的噪聲(noisy)示例；
3、進(jìn)行消除錯(cuò)誤的訓(xùn)練，然后根據(jù)估計(jì)的潛在先驗(yàn)重新加權(quán)示例。

那么CL的工作原理又是什么呢？

我們假設(shè)有一個(gè)數(shù)據(jù)集包含狗、狐貍和奶牛的圖像。CL的工作原理就是估計(jì)噪聲標(biāo)簽和真實(shí)標(biāo)簽的聯(lián)合分布(下圖中右側(cè)的Q矩陣)。

△左：自信計(jì)數(shù)的示例；右：三類數(shù)據(jù)集的噪聲標(biāo)簽和真實(shí)標(biāo)簽的聯(lián)合分布示例。

接下來，CL計(jì)數(shù)了100張被標(biāo)記為“狗”的圖像，這些圖像就很可能是“狗”類(class dog)，如上圖左側(cè)的C矩陣所示。

CL還計(jì)數(shù)了56張標(biāo)記為狗，但高概率屬于狐貍的圖像，以及32張標(biāo)記為狗，但高概率屬于奶牛的圖像。

而后的中心思想就是，當(dāng)一個(gè)樣本的預(yù)測概率大于每個(gè)類的閾值時(shí)，我們就可以自信地認(rèn)為這個(gè)樣本是屬于這個(gè)閾值的類。

此外，每個(gè)類的閾值是該類中樣本的平均預(yù)測概率。

輕松上手Clean Lab

剛才也提到，本文所說的廣義CL，其實(shí)是一個(gè)Clean Lab Python包。而它之所以叫Clean Lab，是因?yàn)樗?ldquo;clean”標(biāo)簽。

Clean Lab具有以下優(yōu)勢：

速度快：單次、非迭代、并行算法(例如，不到1秒的時(shí)間就可以查找ImageNet中的標(biāo)簽錯(cuò)誤)；
魯棒性：風(fēng)險(xiǎn)最小化保證，包括不完全概率估計(jì)；
通用性：適用于任何概率分類器，包括 PyTorch、Tensorflow、MxNet、Caffe2、scikit-learn等；
獨(dú)特性：唯一用于帶有噪聲標(biāo)簽或查找任何數(shù)據(jù)集/分類器標(biāo)簽錯(cuò)誤的多類學(xué)習(xí)的軟件包。

1行代碼就查找標(biāo)簽錯(cuò)誤！

3行代碼學(xué)習(xí)噪聲標(biāo)簽！

接下來，是Clean Lab在MNIST上表現(xiàn)?？梢栽谶@個(gè)數(shù)據(jù)集上自動(dòng)識別50個(gè)標(biāo)簽錯(cuò)誤。

原始MNIST訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的標(biāo)簽錯(cuò)誤使用rankpruning算法進(jìn)行識別。描述24個(gè)最不自信的標(biāo)簽，從左到右依次排列，自頂向下增加自信(屬于給定標(biāo)簽的概率)，在teal中表示為conf。預(yù)測概率最大的標(biāo)簽是綠色的。明顯的錯(cuò)誤用紅色表示。

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項(xiàng)目地址：
https://github.com/cgnorthcutt/cleanlab/

自信學(xué)習(xí)博客：
https://l7.curtisnorthcutt.com/confident-learning