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应对标签噪声的重新分组中值损失
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内容提要
本文通过模型和数据维度处理嘈杂标签学习中的误差积累问题。引入均值点集成方法减少误差积累，选择翻转图像的损失值代替原始图像的损失值选择小损失样本。实验证明该方法在不同噪声水平下优于其他方法，并可推广给其他任务。
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关键要点
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本文处理嘈杂标签学习中的误差积累问题。
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引入均值点集成方法以减少误差积累。
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选择翻转图像的损失值代替原始图像的损失值以选择小损失样本。
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实验证明该方法在不同噪声水平下优于其他方法。
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该方法可与其他噪声标签学习方法结合以提高性能，并可推广到其他任务。
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