多くの最先端のノイズラベル学習方法は、トレーニング中にサンプルのクリーンラベルを推定し、元のノイズラベルを破棄する学習メカニズムに依存しています。ただし、このアプローチでは、インスタンスに依存す

arxiv_reader のブックマーク 2022/10/18 12:36

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4726822168149062083/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2210.08826v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2210.08826v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2210.08826v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">画像とクリーン ラベルとノイジー ラベルの関係のブートストラップ</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/semi-supervised">semi-supervised</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/distillation">distillation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/self-supervised">self-supervised</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/pre-training">pre-training</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">多くの最先端のノイズ ラベル学習方法は、トレーニング中にサンプルのクリーン ラベルを推定し、元のノイズ ラベルを破棄する学習メカニズムに依存しています。ただし、このアプローチでは、インスタンスに依存す</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20221018#bookmark-4726822168149062083"><span class="datetime-body">2022/10/18 12:36</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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