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Annot-Mix: 通过 Mixup 扩展从多个注释者的嘈杂标签中学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
DivideMix是一种新型深度学习框架，利用半监督学习技术将训练数据分成标记和未标记集合，并使用MixMatch策略进行训练。实验证明DivideMix比现有方法有显著改进。
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关键要点
- 提出了一种名为 DivideMix 的新型深度学习框架。
- DivideMix 利用半监督学习技术将训练数据分为标记和未标记集合。
- 框架同时对标记与未标记数据进行训练。
- 使用 MixMatch 策略进行标签协同改进。
- 实验结果显示 DivideMix 在多个基准数据集上显著优于现有方法。
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