文件名称：标签噪声学习算法综述
文件大小：1.43MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-26 05:44:43
标签噪声 深度学习 人工智能 机器学习 损失函数
机器学习中, 训练样本的标签质量严重影响着分类算法的最终效果. 虽然干净的标签产生的效果相对来说比较好, 但是采集和使用时却费时费力. 因此为了节约成本, 同时也为了使模型能够适应于一般情况, 研究人员逐渐开始针对普通类数据进行学习, 即带有标签噪声的数据. 虽然近些年有些许著作专门针对标签噪声进行研究, 但是缺乏对其的全面分析. 基于此, 本文首先对标签噪声进行简要而全面的介绍, 然后对近几年标签噪声的学习算法分别进行显式、隐式两个方面的分析, 并做出总结, 最后对未来标签噪声的研究做出展望.