Nov, 2023
连接噪声建模与提升噪声检测的统一框架
A Unified Framework for Connecting Noise Modeling to Boost Noise
Detection
TL;DR噪声标签学习的研究中，噪声建模和噪声检测是两种常见方法，但这两种方法通常独立研究，缺乏对它们的协作研究。本文探讨了这两种方法的整合，提出了一个互联结构，包括噪声建模、源知识识别和使用噪声源知识整合方法的增强噪声检测的关键模块。在包括三种类型的噪声和各个模块的不同组合的四个数据集上的实验证明了这些模块的协作有效性。我们的协作结构方法在合成噪声数据集中提高了高达10%的top-1分类准确率，在真实世界的噪声数据集中提高了3-5%的准确率。结果还表明，这些模块在不同噪声场景中对整体性能有不同的贡献。这些发现为将来设计针对特定噪声场景定制的噪声标签学习方法提供了有价值的见解。我们的代码对公众开放可访问。