Etikettenfehler

Im Bereich des maschinellen Lernens (ML) beziehen sich Beschriftungsfehler auf falsche oder ungenaue Beschriftungen, die Beispielen in einem Datensatz zugewiesen werden. Beschriftungsfehler können aus verschiedenen Gründen auftreten, beispielsweise aufgrund menschlicher Anmerkungsfehler, Fehlklassifizierung oder Datenbeschädigung.

Beschriftungsfehler können erhebliche Auswirkungen auf die Leistung von ML-Modellen haben, insbesondere wenn die Fehler systematisch sind oder sich auf bestimmte Kategorien oder Bereiche des Merkmalsraums konzentrieren. Wenn der Datensatz beispielsweise für eine bestimmte Klasse eine große Anzahl falsch bezeichneter Klassen enthält, kann es für das Modell schwierig sein, die richtige Entscheidungsgrenze für diese Klasse zu erlernen, was zu einer schlechten Leistung führt.

Wie behebt man Beschriftungsfehler in Computer Vision-Datensätzen?

Das Problem der Fehlbeschriftung beim maschinellen Lernen kann mithilfe verschiedener Strategien angegangen werden. Ein Ansatz besteht darin, den Generalisierungsfehler des Modells mithilfe von Methoden wie Kreuzvalidierung oder Bootstrapping abzuschätzen. Dies kann dabei helfen, Fälle zu erkennen, in denen das Modell aufgrund falscher Beschriftungen zu stark an die Trainingsdaten angepasst ist.

Eine andere Strategie besteht darin, Methoden wie aktives Lernen oder Selbsttraining zu verwenden, um die Beschriftungen im Datensatz zu reparieren oder zu verbessern. Mit diesen Techniken wird das Modell iterativ anhand von Teilmengen der Daten trainiert und die Vorhersagen des Modells werden dann verwendet, um Kennzeichnungsprobleme in den verbleibenden Fällen zu erkennen und zu beheben.

Insgesamt kann es bei der Erstellung von Machine-Learning-Modellen schwierig sein, mit Kennzeichnungsfehlern umzugehen. Mit den entsprechenden Methoden und Verfahren ist es jedoch möglich, Modelle zu erstellen, die gegenüber solchen Fehlern resistent sind.