对抗噪声标签的稳健特征学习

Jul, 2023

Robust Feature Learning Against Noisy Labels

Tsung-Ming Tai, Yun-Jie Jhang, Wen-Jyi Hwang

TL;DRThis 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.

Abstract

Supervised learning of deep neural networks heavily relies on large-scale datasets annotated by high-quality labels. In contrast, mislabeled samples can significantly degrade the generalization of models and result in memorizing samples, further learning erroneous associations of data contents to incorrect annotations. To this end, this paper proposes an eff

noisy labels robust feature unsupervised learning cluster regularization model robustness

发现论文，激发创造

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

使用自助法训练带有噪声标签的深度神经网络

该研究提出了一种通用的方法来处理噪声和不完整标记，通过增强具有一致性概念的预测目标，实现相似感知的相同预测。在多个数据集上的实验表明，该方法可以显著提高模型的标签鲁棒性和识别准确率，同时对未标记面部图像也有较好的效果。

Dec, 2014

噪声标签学习中的表征与分类器解耦

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。

Nov, 2020

基于半监督两阶段方法的噪声标签学习

本研究提出了一种应对嘈杂标签的无监督半监督深度神经网络学习框架，通过在噪声图像标注中识别出标签准确度较高的部分数据，并利用半监督学习方式训练深度神经网络以更好地利用整个数据集。

Feb, 2018

从严重标签噪声中提炼有效的监督

该论文提出了一种全新的训练深度神经网络的方法，在标签噪音的情况下拥有高稳健性，通过利用小的可信集合来估计样本权重和伪标签以重复使用它们进行监督训练。该方法在各种类型的标签噪声和大规模真实世界标签噪声数据集上取得了最新的最优表现。

Oct, 2019

深度学习对大规模标签噪声具有强韧性

本研究证明，基于深度神经网络的图像分类模型可以从含有数量远多于准确标签的训练数据中进行有效学习，表现出良好的测试性能提升，这种学习需要增加数据集大小作为代价。

May, 2017

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

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

深度神经网络中的噪声标签学习：综述

本文综述了深度学习中标签噪声的学习问题，提供了 62 种最新的鲁棒训练方法，并系统性比较了六个评估指标。同时，分析了噪声估计率和评估方法，并提出了未来的几个研究方向。

Jul, 2020