BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-02-25T00:00:00Z Sample Selection through Comparative Fragmentation to Address Noisy Label Regression 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究提出了一种名为ConFrag的新方法，旨在解决噪声标签的回归问题。通过将数据转化为不连贯片段对，ConFrag提高了样本选择的准确性，并在处理标签噪声时表现优异，超越了十四个基线方法，展现出强大的鲁棒性。 🏷️ 标签 ConFrag 噪声标签 回归问题 样本选择 鲁棒性 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
