噪声标签学习——DivideMix与SELF论文浅析.对于监督学习来说，如何获取大量带有标签的数据无疑是一个关键的问题，人工标注的方式费时费力，而一些自动化的方式（比如直接利用社交网络上带有标签的图片）虽然可以快速得到海量的样本，但是却无法保证标签...
本文针对标签噪声过滤可能会丢弃过多样本这一问题，结合主动学习方法，对分类问题的标签噪声识别与处理方法开展研究。主要内容概括如下：（1）提出基于主动学习的标签噪声清洗方法ALNC(ActiveLabelNoiseCleaning)。
噪声标签学习是近年来提出的一种新的学习方法。在此，本文将回顾相关研究。一些方法试图产生抗噪声损失[1，32，23，4，3，39]。Ghosh等人[4，3]从理论上证明了平均绝对误差（mean-absoluteerror，MAE）对噪声标签具有鲁棒性，但在神经网络中使用MAE
监督学习通常默认训练数据的标签可信，然而高置信度的数据标注在实际工程中可能难以获取。由于基于统计学习的噪声鲁棒学习算法对于深度学习而言并不完全适用，因此这篇综述论文关注针对深度学习的鲁棒学习算法，调研LNRL的前沿算法，探讨LNRL领域现状和未来发展趋势。
然而，如果存在不准确的标签或噪声标签，使用PL进行的培训将提供错误的信息，从而严重降低性能。为了解决这个问题，本文从一种称为负学习（NL）的间接学习方法开始，在这种方法中，cnn使用一个互补标签进行训练，如“输入图像不属于这个互补标签”。
标签噪声学习在图像领域的应用[8]：Imageclassificationwithdeeplearninginthepresenceofnoisylabels:Asurvey.标签噪声学习在医疗问题中的应用[9]：Deeplearningwithnoisylabels:Exploringtechniquesandremediesinmedicalimageanalysis.
SELF模型的全称是self-ensemblelabelfiltering,其核心思想是:模型将它认为是噪声标签的样本剥离出来,只对剩下的干净数据做监督学习。这篇论文的思路比较简单,先说一下论文是如何...
噪声标签的负训练:ICCV2019论文解析NLNL:NegativeLearningforNoisyLabels论文链接:openaccess.thecvf/co
《深度学习3D点云理解》综述论文随着自动驾驶和机器人技术等实际应用的发展,人们越来越关注对3D点云的理解。虽然深度学习在基于图像的任务上取得了显著的成功,但深度神经网络在处理...
在海量大数据的帮助下，深度学习在许多领域都取得了显著的成功。但是，数据标签的质量是一个问题，因为在...
由于带噪标签严重降低了深度神经网络的泛化性能,从带噪标签中学习(鲁棒训练)已成为现代深度学习应用的一项重要任务。在这个综述中,我们首先从监督学习的角度来描述标签噪声的...
摘要:在监督学习中,标签噪声对模型建立有较大的影响。目前对于标签噪声的处理方法主要有基于模型预测的过滤方法和鲁棒性建模方法,然而这些方法存在过滤效果差或...
经典的CNNs训练方法是以有监督的方式标记图像,如“输入图像属于此标签”(正学*;PL),如果标签被正确分配给所有图像,这是一种快速而准确的方法。然而,如果存在不...
谷歌研究人员在ICML2020上发表的论文为更好地了解噪声标签对机器学习模型训练的影响做出了三点探索性贡献:1建立了第一个受控的数据集,并确定了网络噪声标签的基准2提出了一种简单...
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电子科技大学UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINA硕士学位论文MASTERTHESIS论文题目基于深度学习的含噪声标签图像的分类研究学科...