生成真实标签：用于标签噪声研究的合成数据

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

提出了 SYNLABEL 框架，用于改进标签噪声研究，并允许创建一个无噪声的数据集，以用作干净的基准，并能注入和量化标签噪声。

本文介绍了CIFAR-10N和CIFAR-100N两个基准数据集，用于更好地理解真实世界的嘈杂标签和处理它们。研究表明，真实世界的噪声模式比合成噪声模式更具挑战性，需要重新考虑带噪标签的学习问题。

CIFAR-100N CIFAR-10N 嘈杂标签 带噪标签 真实世界
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