Relation Modeling and Distillation for Learning with Noisy Labels
作者: Xiaming Che, Junlin Zhang, Zhuang Qi, Xin Qi
分类: cs.AI
发布日期: 2024-05-30 (更新: 2024-06-02)
💡 一句话要点
提出RMDNet，通过关系建模与知识蒸馏提升噪声标签下的学习鲁棒性
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 噪声标签学习 关系建模 知识蒸馏 自监督学习 对比学习
📋 核心要点
- 现有噪声标签学习方法易过拟合噪声，导致表征学习效果不佳，模型泛化能力受限。
- RMDNet通过关系建模学习样本间关系，并利用知识蒸馏增强对潜在关联的理解，从而减轻噪声影响。
- 实验表明，RMDNet能为噪声数据学习更具判别性的表征，性能优于现有方法，且为即插即用框架。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种关系建模与蒸馏框架，用于在噪声标签下进行学习，旨在提升模型的鲁棒性，使其更好地容忍不准确的数据。现有方法通常侧重于优化损失函数以减轻噪声的干扰，或设计流程来检测潜在噪声并纠正错误。然而，由于模型容易过拟合噪声标签，这些方法在表征学习中的有效性常常受到影响。为了解决这个问题，本文提出了RMDNet，该方法通过自监督学习对样本间的关系进行建模，并采用知识蒸馏来增强对潜在关联的理解，从而减轻噪声标签的影响。RMDNet包含两个主要模块：关系建模（RM）模块使用对比学习技术来学习所有数据的表征，这是一种无监督方法，可以有效消除噪声标签对特征提取的干扰；关系引导的表征学习（RGRL）模块利用从RM模块学习到的样本间关系来校准噪声样本的表征分布，从而提高模型在推理阶段的泛化能力。RMDNet是一个即插即用的框架，可以集成多种方法。在两个数据集上进行了大量实验，结果表明RMDNet可以为噪声数据学习判别性表征，从而获得优于现有方法的性能。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决噪声标签下模型训练的鲁棒性问题。现有方法，如优化损失函数或噪声检测与纠正，在表征学习阶段容易受到噪声标签的干扰，导致模型过拟合，泛化能力下降。因此，如何在噪声环境下学习到高质量的表征是关键挑战。
核心思路：论文的核心思路是通过关系建模和知识蒸馏来缓解噪声标签的影响。关系建模利用自监督学习的方式，从数据本身的结构中学习样本之间的关系，避免直接依赖可能错误的标签。知识蒸馏则利用学习到的关系信息来指导噪声样本的表征学习，从而提高模型的泛化能力。这种设计旨在将噪声标签的影响从表征学习过程中解耦出来。
技术框架：RMDNet框架包含两个主要模块：关系建模（RM）模块和关系引导的表征学习（RGRL）模块。RM模块使用对比学习技术，从未标记的数据中学习样本间的关系表征。RGRL模块则利用RM模块学习到的关系信息，通过知识蒸馏的方式，校准噪声样本的表征分布，从而提高模型的泛化能力。整个框架是即插即用的，可以与其他噪声标签学习方法结合使用。
关键创新：该论文的关键创新在于将关系建模和知识蒸馏结合起来，用于噪声标签下的学习。通过自监督学习的方式学习样本间的关系，避免了直接依赖噪声标签进行表征学习，从而提高了模型的鲁棒性。同时，利用学习到的关系信息来指导噪声样本的表征学习，进一步提高了模型的泛化能力。与现有方法相比，RMDNet更加注重利用数据本身的结构信息，而不是仅仅依赖标签信息。
关键设计：RM模块使用对比学习，需要设计合适的对比损失函数，例如InfoNCE。RGRL模块使用知识蒸馏，需要选择合适的蒸馏损失函数，例如KL散度。此外，还需要考虑如何将RM模块学习到的关系信息有效地融入到RGRL模块中，例如通过注意力机制或图神经网络。具体的网络结构和参数设置需要根据具体的数据集和任务进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，RMDNet在两个数据集上均取得了优于现有方法的性能。通过关系建模和知识蒸馏，RMDNet能够学习到更具判别性的表征，从而提高了模型在噪声环境下的鲁棒性和泛化能力。具体的性能提升幅度取决于数据集和噪声水平，但总体趋势是RMDNet能够显著优于现有方法。
🎯 应用场景
RMDNet可应用于各种存在噪声标签的数据集，例如自动驾驶中的传感器数据、医疗图像分析、网络文本分类等。通过提高模型在噪声环境下的鲁棒性，RMDNet可以降低数据标注成本，提升模型在实际应用中的可靠性和泛化能力，具有重要的实际应用价值和潜力。
📄 摘要（原文）
Learning with noisy labels has become an effective strategy for enhancing the robustness of models, which enables models to better tolerate inaccurate data. Existing methods either focus on optimizing the loss function to mitigate the interference from noise, or design procedures to detect potential noise and correct errors. However, their effectiveness is often compromised in representation learning due to the dilemma where models overfit to noisy labels. To address this issue, this paper proposes a relation modeling and distillation framework that models inter-sample relationships via self-supervised learning and employs knowledge distillation to enhance understanding of latent associations, which mitigate the impact of noisy labels. Specifically, the proposed method, termed RMDNet, includes two main modules, where the relation modeling (RM) module implements the contrastive learning technique to learn representations of all data, an unsupervised approach that effectively eliminates the interference of noisy tags on feature extraction. The relation-guided representation learning (RGRL) module utilizes inter-sample relation learned from the RM module to calibrate the representation distribution for noisy samples, which is capable of improving the generalization of the model in the inference phase. Notably, the proposed RMDNet is a plug-and-play framework that can integrate multiple methods to its advantage. Extensive experiments were conducted on two datasets, including performance comparison, ablation study, in-depth analysis and case study. The results show that RMDNet can learn discriminative representations for noisy data, which results in superior performance than the existing methods.