vs. C’ • A vs. B:オリジナルのテストデータではキャパシティ(≒ パ ラメータ数)が大きいモデルほど高い性能を示し、テスト データからラベルミスを取り除いてもその傾向は維持される • C vs. C’:ラベルが誤ったままの状態ではキャパシティが大き いモデルほど高い性能を示すが、正しいラベルに修正すると 傾向が逆転する(Nasnetは34モデル中1位→29位に転落) 約12M 約88M 図表は論文からの引用(一部編集を含む)です ラベルミスなし: B ラベルミスあり: C テストデータ(オリジナル): A ラベルミスなし: C’ ミスを修正