Nov, 2020

噪声标签学习中的表征与分类器解耦

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TL;DR本文提出了一种名为 REED 的新方法来解决卷积神经网络在存在噪声标签时训练的挑战，该方法通过无监督学习获取表示，通过分类器的半监督自训练解决噪声标签学习问题，并联合半监督重新训练表示和分类器，实现了对噪声标签的鲁棒性，大量实验结果表明，该方法在高噪声水平下可以显著击败现有的最先进方法。
convolutional neural networknoisy labelreedsemi-supervised learningrobust
发现论文，激发创造
  • 从有噪标签的数据中进行深度自学习

    提出了一种新的深度自学习框架，用于在真实嘈杂的数据集上训练鲁棒性网络，无需额外的监督，并且与大多数现有方法不同，它不依赖于嘈杂标签分布的任何假设，具有更好的性能。

    Aug, 2019

  • 对抗噪声标签的稳健特征学习

    This paper proposes a method to improve the robustness of deep learning models in the presence of noisy labels by utilizing unsupervised learning and cluster regularization.

    Jul, 2023

  • 训练深度判别神经网络对抗标签噪声的鲁棒性

    该论文提出了一种基于无标签干扰数据集训练深度卷积神经网络的新型框架，并使用一个无向图模型来描述干净和嘈杂标签之间的关系，在监督学习过程中学习这个模型。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在训练中实现了减少标签噪声的效果。

    May, 2017

  • 使用有噪声的标签训练卷积神经网络

    本论文探究了在实际情况中，数据标注不可避免地有可能存在噪声标签的情况下，利用引入噪声层的方法，在 Convolutional Network 模型上进行判别性训练以获得更好的性能。同时在多个数据集上进行了实验，包括在 ImageNet 分类基准测试上的大规模试验。

    Jun, 2014

  • 通过预测噪音实现无监督学习

    本文介绍了一种通用的框架，用于在没有监督的情况下对深度网络进行端对端训练，通过固定一组目标表示并约束其深度特征对齐到这些表示来达到目的，同时采用了随机批量重新分配策略和可分离的平方损失函数来缓解标准无监督学习中的一些问题，并且在 ImageNet 和 Pascal VOC 上能够实现与最先进的无监督方法相媲美的表现。

    Apr, 2017

  • 深度学习下存在噪声标签的图像分类：综述

    本文介紹關於使用深度學習算法處理帶有噪聲標籤的問題，針對噪聲建立噪聲模型和使用魯棒損失、正則化等方法建立魯棒算法兩種子群進行了綜述。

    Dec, 2019

  • 带有噪声标签的选择性监督对比学习

    本文提出了一种选择性有监督对比学习（Sel-CL）方法，通过筛选可信样本减少噪声标签对表示学习的影响，改善只依赖高质量标注数据的有监督对比学习算法中噪声标签导致的泛化性能差的问题。实验证明该方法在多个噪声数据集上均具有鲁棒性且表现优于现有方法。

    Mar, 2022

  • 噪声鲁棒图像分类的协同网络学习和标签纠正

    提出了一个深度学习神经网络的标签检查和修正方法，该方法结合了小损失选择和噪声校正的思想，采用两个不同的网络来通过小损失选择方法训练，并根据两网络的分类误差和同意误差的评估来度量训练数据的置信度，在真实和人工数据集上测试表明该方法优于基准方法。

    Feb, 2022

  • 使用软标签的合成样本减轻噪声监督

    通过使用混合模型从局部损失分布学习样本权重，我们提出了一种利用合成样本训练模型的框架来减轻噪音标签影响，并通过逐渐修正噪音标签估计软目标，得到了更为准确的近似真实标签和更加独立和清晰界定的聚类，实验证明我们的方法在两个基准数据集 (CIFAR-10 和 CIFAR-100) 及两个大规模真实世界数据集 (Clothing1M 和 Webvision) 上优于现有技术方法且具备可靠的学习表达能力。

    Jun, 2024

  • CleanNet: 基于转移学习的带标签噪声的可扩展图像分类器训练

    使用 CleanNet 作为联合神经嵌入网络的核心，我们在图像分类模型中学习标签噪声，通过较少的人工监督，仅验证一小部分类别即可降低训练模型的标签噪声误差，并通过多项实验验证了该算法在实际数据测试中的有效性。

    Nov, 2017