BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-04-24T00:00:00Z Enhanced Sample Selection and Confidence Tracking: Identifying Correctly Labeled but Hard-to-Learn Samples in Noisy Data 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究提出了一种新样本选择方法，针对噪声标签下的图像分类，能够有效识别正确标记的困难样本。通过跟踪模型预测置信度的变化，提高了样本选择的精度和召回率，实验结果表明该方法显著提升了噪声标签学习的性能。 🏷️ 标签 噪声标签 图像分类 性能提升 样本选择 预测置信度 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
