BriefGPT - AI 论文速递
·
使用一般替代模型对样本选择进行抵抗标签噪声
💡
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
该论文提出了一种新型框架，使用无标签干扰数据集训练深度卷积神经网络，并使用无向图模型描述干净和嘈杂标签之间的关系。该模型在图像标注问题上应用，并在 CIFAR-10 和 MS COCO 数据集上展示出有效的标注效果和减少标签噪声的效果。
🎯
关键要点
- 提出了一种新型框架，使用无标签干扰数据集训练深度卷积神经网络。
- 使用无向图模型描述干净和嘈杂标签之间的关系。
- 该模型应用于图像标注问题。
- 在CIFAR-10和MS COCO数据集上展示了有效的标注效果。
- 实现了减少标签噪声的效果。
➡️
