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Combating Semantic Contamination in Learning with Label Noise
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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
本研究探讨了噪声标签对深度神经网络性能的影响，并分析了现有标签修复方法中的语义污染问题。提出了一种新方法——协同交叉学习，通过半监督学习提取适当的语义关联。实验结果表明，该方法在多个数据集上优于现有技术，有效减轻了标签噪声和语义污染的影响。
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关键要点
- 噪声标签对深度神经网络性能有负面影响。
- 现有标签修复方法可能引入语义污染问题。
- 提出的新方法是协同交叉学习，利用半监督学习提取适当的语义关联。
- 实验结果显示，该方法在多个数据集上优于现有技术。
- 新方法有效减轻了标签噪声和语义污染的影响。
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