理想的なノイズ補正の失敗を分解する：三本柱の診断
arXiv cs.LG / 2026/3/16
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要点
- 著者らは完璧なオラクル遷移行列 T を用いて理想的なノイズ補正法を検証し、訓練中にこれらの方法が崩壊することが依然として起こることを発見した。これは問題が T 推定を超えることを示している。
- 巨視的な収束状態、微視的な最適化ダイナミクス、情報理論的限界を結びつけ、なぜ理想的なノイズ補正が失敗するのかを説明する統合的な三本柱の分析を提示する。
- 結果は、正確な T を用いた補正だけでノイズ補正アプローチの理論的利益を享受できるという従来の仮定に挑戦する。
- この研究は、完璧なノイズ推定だけに頼るのではなく、ノイズ付きラベルを用いた学習法をより信頼性の高いものに設計するための指針を提供する。
