文件名称:《标签噪声表示学习的研究:过去、现在和将来》
文件大小:3.39MB
文件格式:PDF
更新时间:2023-12-03 06:45:37
标签噪声 表示学习
经典的机器学习隐含地假设训练数据的标签是从一个干净的分布中采样的,这对于真实的场景来说限制太大了。然而,基于统计学习的方法可能不能很好地训练深度学习模型。因此,迫切需要设计标签噪声表示学习(LNRL)方法对带噪声标签的深度模型进行鲁棒训练。为了充分了解LNRL,我们进行了综述。
文件名称:《标签噪声表示学习的研究:过去、现在和将来》
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更新时间:2023-12-03 06:45:37
标签噪声 表示学习
经典的机器学习隐含地假设训练数据的标签是从一个干净的分布中采样的,这对于真实的场景来说限制太大了。然而,基于统计学习的方法可能不能很好地训练深度学习模型。因此,迫切需要设计标签噪声表示学习(LNRL)方法对带噪声标签的深度模型进行鲁棒训练。为了充分了解LNRL,我们进行了综述。