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不平衡噪声数据学习的循环保形方法
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为“循环保形方法”（CitL）的新方法，旨在解决大规模数据集中的类别不平衡和标签噪声问题。通过评估样本的不确定性，该方法显著提高了模型的鲁棒性和准确性，分类准确率提升了6.1%。
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关键要点
- 本研究提出了一种名为“循环保形方法”（CitL）的新方法。
- 该方法旨在解决大规模数据集中的类别不平衡和标签噪声问题。
- 通过评估样本的不确定性，CitL显著提高了模型的鲁棒性和准确性。
- CitL通过调整权重和剔除不可靠的示例来优化模型。
- 实验结果显示，CitL在噪声和不平衡数据集中的分类准确率提升了6.1%。
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