通过最大化重新标记准确性实现噪声标签下的稳健数据修剪

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过重新标记和剪枝训练集，本研究提出了一种最大化数据子集总体近邻置信度以提高重新标记准确性和泛化性能的数据剪枝算法。在实验中，该算法相比于重新标记模型提高了 9.1%，相比于标准模型提高了 21.6%。

该论文提出了一种新的深度神经网络训练方法，能够在标签噪音的情况下保持高稳健性。该方法利用小的可信集合来估计样本权重和伪标签，以重复使用它们进行监督训练。该方法在各种类型的标签噪声和大规模真实世界标签噪声数据集上表现最优。

伪标签 标签噪音 样本权重 深度神经网络 稳健性
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