噪声标签学习（一） / 开普饭

项目内容论文名 Mean teachers are better role models:Weight-averaged consistency targets improvesemi-super ...

▊ 写在前面本文提出了一种简单有效的鲁棒目标检测无监督自适应方法(SimROD).为了克服域转移(domain shift)和伪标签噪声(pseudo-label noise)等问题,本文的方法集成 ...

该文作者信息: 众所周知,近年来深度学习的长足进步离不开大规模高标准的标注数据,但在大多数现实问题中,获得数量可观的标注数据需要付出大量的时间和金钱代价. 而互联网上可以获得大量的含有标签噪声的数据, ...

我的其他NLP文章可以去这里star: https://github.com/DA-southampton/NLP_ability 全文目录如下: 0.背景 1. wide & deep 在推 ...

不同类型的噪声会对模型的分类性能产生什么样的影响呢,让我们一同进行实验,来探索那暗中作祟的标签噪声! 作者&编辑 | 郭冰洋 1 简介在数据集制作过程中,由于主观.客观的原因,会导致标签噪声 ...

作者:Mia Morton 编译:ronghuaiyang 导读创建异常检测模型,实现生产线上异常检测过程的自动化.在选择数据集来训练和测试模型之后,我们能够成功地检测出86%到90%的异常. 介绍 ...

现在的精神病学必须更好地了解精神疾病基础的.常见的和独特的病理生理机制,以便提供更有效的,更针对个人的治疗方案.为此,使用常规统计方法对"小"实验样本的分析似乎在很大程度上未能捕捉 ...

AI编辑:深度眸 0 摘要每当我们训练完一个CNN模型进行推理时候,一旦出现人类无法解释的现象就立刻指责CNN垃圾,说这都学不会?其实你可能冤枉它了,而本文试图为它进行辩护. 本文是cvpr2020 ...

专栏<图像分类>正式完结啦!我们从数据集展开讲解,由最基本的多类别图像分类一步步深入到细粒度图像分类.多标签图像分类,再到更加有难度的无监督图像分类,随后我们又对图像分类中面临的各种问题展 ...

数据是人工智能时代的石油,但是由于监管法规和商业机密等因素限制,'数据孤岛'现象越来越明显.联邦学习(Federated Learning)是一种新的机器学习范式,它让多个参与者可以在不泄露明文数据的 ...

噪声标签学习（一）