嵌入值千标签之上
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究针对深度神经网络训练中低质量数据标注的问题,提出了一种新的加权自适应最近邻方法(WANN),通过自监督特征表示来有效减轻标签噪声。WANN的关键发现显示,其在各种数据集上超越了传统方法,显著提升了在噪声标签下的分类性能,具有较高的效率和可解释性。
本研究提出了一种新的加权自适应最近邻方法(WANN),通过自监督特征表示来减轻标签噪声。WANN在各种数据集上超越了传统方法,显著提升了在噪声标签下的分类性能。具有高效率和可解释性。