| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2026-02-19 14:45
ラベルノイズ環境におけるNoisy Label LearningとActive Learningの統合に関する検討
○柏木將希・前田圭介・藤後 廉・小川貴弘・長谷山美紀（北大） |
| 抄録 |
（和） |
本稿では，ラベルノイズ環境におけるNoisy Label LearningとActive Learningの統合に関する検討を行う．提案手法では，深層学習モデルの汎化性能を低下させるラベルノイズ存在下における画像分類モデルの構築を目指す．具体的に，提案手法では，ラベルノイズを含む学習データに対してNoisy Label Learningを用いたSample Selectionを適用することで，ラベルノイズを持つサンプルのフィルタリングを行う．また，フィルタリング後のサンプルに対してCoreset Selectionを実行し，モデルの汎化性能向上に寄与する有用サンプルの抽出を行う．さらに，Active Learningにおけるオラクルへの問合せ戦略に基づき，抽出されたサンプルを再ラベリングすることでラベルノイズ存在下でも最小限のアノテーションコストで高い性能を維持するモデルの構築を目指す．本文の最後では，複数のベンチマークデータセットを用いた実験を行うことで，提案手法の有効性を検証する． |
| （英） |
In this paper, we investigate an integration of noisy label learning and active learning in the presence of label noise. The proposed method aims to construct an image classification model that maintains high generalization performance even when label noise degrades the learning process of deep neural networks. Specifically, our approach applies sample selection based on Noisy Label Learning to filter out mislabeled samples from noisy training dataset. After filtering, Coreset Selection is performed to extract informative samples that are more likely to contribute to improving the model's generalization capability. Furthermore, the extracted samples are re-labeled by querying an oracle according to the active learning strategy, enabling the construction of a highly accurate model with minimal annotation cost under label noise. Finally, experiments on multiple benchmark datasets demonstrate the effectiveness of the proposed method. |
| キーワード |
（和） |
Noisy label learning / Active learning / Coreset selection / 半教師あり学習 / 画像分類 / / / |
| （英） |
Noisy label learning / active learning / coreset selection / semi-supervised learning / image classification / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 50, no. 5, ME2026-13, pp. 55-60, 2026年2月. |
| 資料番号 |
ME2026-13 |
| 発行日 |
2026-02-12 (MMS, ME, AIT, SIP) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
|
| 研究会情報 |
| 研究会 |
IEICE-IE IEICE-ITS MMS ME AIT SIP |
| 開催期間 |
2026-02-19 - 2026-02-20 |
| 開催地（和） |
北海道大学 |
| 開催地（英） |
|
| テーマ（和） |
画像処理、一般 |
| テーマ（英） |
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| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
ME |
| 会議コード |
2026-02-IE-ITS-MMS-ME-AIT-SIP |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
ラベルノイズ環境におけるNoisy Label LearningとActive Learningの統合に関する検討 |
| サブタイトル（和） |
|
| タイトル（英） |
A Note on Combining Noisy Label Learning and Active Learning in the Presence of Label Noise |
| サブタイトル（英） |
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| キーワード(1)（和/英） |
Noisy label learning / Noisy label learning |
| キーワード(2)（和/英） |
Active learning / active learning |
| キーワード(3)（和/英） |
Coreset selection / coreset selection |
| キーワード(4)（和/英） |
半教師あり学習 / semi-supervised learning |
| キーワード(5)（和/英） |
画像分類 / image classification |
| キーワード(6)（和/英） |
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| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
柏木 將希 / Masaki Kashiwagi / カシワギ マサキ |
| 第1著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
前田 圭介 / Keisuke Maeda / マエダ ケイスケ |
| 第2著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
藤後 廉 / Ren Togo / トウゴ レン |
| 第3著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
小川 貴弘 / Takahiro Ogawa / オガワ タカヒロ |
| 第4著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） |
長谷山 美紀 / Miki Haseyama / ハセヤマ ミキ |
| 第5著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2026-02-19 14:45:00 |
| 発表時間 |
15分 |
| 申込先研究会 |
ME |
| 資料番号 |
MMS2026-13, ME2026-13, AIT2026-13, SIP2026-13 |
| 巻番号（vol） |
vol.50 |
| 号番号（no） |
no.5 |
| ページ範囲 |
pp.55-60 |
| ページ数 |
6 |
| 発行日 |
2026-02-12 (MMS, ME, AIT, SIP) |