DivideMix: Salesforce提出使用半监督学习大幅改进含噪声标签的学习 / 开普饭

噪声标签学习(一) 在有监督学习过程中,大量的准确标注的样本训练样本至关重要.但在实际应用过程中,标记数据往往需要大量的人力,物力财力.标注的数据质量某种程度上还受到人为主观因素的影响,导致实际获取的 ...

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 ...

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 ...

本文转自 MIND Laboratory微信公众号,原文地址 https://mp.weixin.qq.com/s/nB-hUPeiRcDiSd6uja6rUQ Contrastive Self-su ...

很多实际的项目,我们都难以有充足的数据来完成任务,要保证完美的完成任务,有两件事情需要做好:(1)寻找更多的数据.(2)充分利用已有的数据进行数据增强,今天就来说说数据增强. 作者 | 言有三编辑 ...

一.引言深度学习是人工智能的基石,正飞速的改变着我们的生活,也是现在最热的研究方向之一.深度学习的传统方法是监督学习,需要提供大量人工标注的样本标签.但像很多时候很难提供准确的样本标签,比如真实地震 ...

摘要: 多示例多标签学习框架是一种针对解决多义性问题而提出的新型机器学习框架,在多示例多标签学习框架中,一个对象是用一组示例集合来表示,并且和一组类别标签相关联.E-MIMLSVM+算法是多示例多标签 ...

这种新出的注意力模型,很显然也可以适用于其他视觉问题建模,作者已于近日开源了代码,非常值得参考. 论文作者信息: 作者均来自北京邮电大学. 什么是注意力模型? 在视觉问题建模中,注意力模型是让算法能对 ...

作者:Andre Ye 编译:ronghuaiyang 导读为什么半监督学习是机器学习的未来. 监督学习是人工智能领域的第一种学习类型.从它的概念开始,无数的算法,从简单的逻辑回归到大规模的神经网络 ...

大部分员工尤其是本科毕业的员工,在参加工作以后,大部分的工作经验其实更多是从工作中的各种碰壁,各种实践工作中积累得出,大部分是实践出真知,说的不好听就是土办法.大部分员工虽然是实践出真知,但是在各自积 ...

昨天,兰色在看Lookup函数帮助时.一句话让兰色吃惊不小: 可使用 VLOOKUP 搜索一行或一列,或搜索多行和多列(如表).该函数是 LOOKUP 的大幅度改进版本. 为什么要推出Vlookup函 ...

MICS科研简讯第三十九期研究背景介绍今天为大家介绍一篇基于深度学习的三维超声卵巢卵泡自动分割的文章.三维超声成像是临床医师用于检查女性生殖器官(如卵巢)最常用的影像工具.卵巢功能的评价.卵泡的计 ...

本文向大家推荐谷歌前段时间发布的论文 FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence ,该 ...

最近52CV推送了好几篇关于半监督.自监督学习的文章: 自监督.半监督.无监督学习,傻傻分不清楚?最新综述来帮你! 解读自监督学习(Self-Supervised Learning)几篇相关paper ...

在H36M数据集上,MPJPE(关节点误差均值)从之前最好结果的52mm直降到26mm,可谓大幅改进,相信该算法必将成为该领域重要参考. 该文作者信息: 该文作者来自中国科技大学.微软亚洲研究院(MS ...

DivideMix: Salesforce提出使用半监督学习大幅改进含噪声标签的学习