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Dec, 2023
分析标签噪声下分类器的鲁棒性
Analyze the Robustness of Classifiers under Label Noise
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Cheng Zeng, Yixuan Xu, Jiaqi Tian
TL;DR
该研究探讨了标签噪声分类器的稳健性，旨在提高模型对复杂实际场景中的噪声数据的抵抗能力，并通过整合对抗机器学习和重要性重新加权技术来解决标签噪声对实际应用的影响。
Abstract
This study explores the robustness of
label noise classifiers
, aiming to enhance
model resilience
against
noisy data
in complex real-world
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