AIが解く世界の難問 · 計算機科学の理論 · arXiv · 2026-10-22
ラベルノイズを伴う分類のためのモデルに依存しない情報転移と融合
原題: Model-agnostic information transfer and fusion for classification with label noise
大量の誤りを含むラベル付きデータと、少量の専門家が検証したデータを組み合わせて分類するため、モデルに依存しないノンパラメトリックな枠組みを開発した。少量の正確なデータを使って大量のデータのラベルを修正し、なお曖昧さが残るサンプルを慎重に扱う。統計理論による裏付けを示し、シミュレーションと肺炎診断の医用画像解析で性能を検証した。