明日会社がなくなっても

明日会社がなくなっていても動揺しないように、情報を残していきたい

「Empirical Methodology for Crowdsourcing Ground Truth」という論文を読んで

機械学習研究会で読んだ論文のメモ https://github.com/mlnagoya/surveys/tree/master/20181018_reports

Empirical Methodology for Crowdsourcing Ground Truth

疑問

  • アノテータで合意を取るのは一般的?
  • Knowledge base curation?

Finally, expert annotators are not always available for specific tasks such as open domain question-answering or news events, while many annotation tasks can require multiple interpretations that a single annotator cannot provide

This is a novel approach for crowdsourcing human annotation that, instead of enforcing agreement between annotators, captures the ambiguity inherent in semantic annotation through the use of ambiguity-aware metrics for aggregating crowdsourcing responses.

用語

英語

  • aquire : 学ぶ
  • readily : たやすい
  • tedious: 退屈な
  • viable : 実行可能な
  • gain populararity : 人気を得る
  • over and over : 何度もなども
  • heritage : 遺産
  • hypothesis: 仮説
  • inherent : 固有の
  • address: 取り扱う
  • harness : 利用する
  • the aim is to: 目的は
  • intrinsically : 本質的に
  • applicable : 適切な、利用可能な
  • as a consequence : 結果として
  • deduce : 推測する
  • redundancy : 冗長性
  • majority vote: 多数決

感想

  • 論文のメインであるGroundTruthという手法の中身がよく分からなかった。たぶんF値が影響すると思うんだけど。。。
  • 論文が長くて、読みきれなかった。もう少し短い論文を選び、内容をしっかり理解できるようにしよう。
  • 今回論文を読むのに使った時間は、約5時間。

他の人の発表で気になったこと

  • ShuffleNet
  • DenseNet
  • NASNet
  • Dataset
  • Weighted Sigmoid Gate unit
  • L1正則化
  • COCO2017
  • PFN: 512GPU
  • batch normarization
  • wamup
  • PFDet
  • F値の平均のmicro, macro