Mar, 2024

医学预测问题中的有噪标签深度学习：一项范围审查

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TL;DR通过对深度学习的医学预测问题中的标签噪声管理进行全面审查，包括标签噪声检测、标签噪声处理和评估，本文提供了一系列实用问题的研究结果，其中包括标签噪声的来源、影响、检测、处理技术以及它们的评估，还提供了标签噪声检测方法和处理技术的分类。
发现论文，激发创造
  • 医学影像分析中的噪声标签深度学习技术探究与研究

    探讨了深度学习中标签噪声的影响，特别是在医疗应用中，给出了针对性的解决方案和建议，以提高深度模型在医疗图像分析中的准确程度。

    Dec, 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

  • 分类中的噪音标签处理：一项调查

    对于计算机视觉任务尤其是图像分类任务，本综述全面回顾了应对噪声标签的不同深度学习方法的演变，研究了不同的噪声模式，并提出了一种由现实世界数据引导的算法来生成合成标签噪声模式，以形成一个新的以真实世界数据为指导的合成基准，并在该基准上评估了一些典型的噪声鲁棒方法。

    Apr, 2024

  • 自监督预训练如何提升在不同医学图像分类数据集中对噪声标签的鲁棒性？

    医学图像分类中存在嘈杂标签会对深度学习产生重大影响，自监督预训练可以提高对嘈杂标签的鲁棒性，但这种鲁棒性受诸如类别数目、数据集复杂性和训练规模等因素的影响。本研究全面探讨了自监督学习与医学图像分类中嘈杂标签鲁棒性之间的相互作用，结果显示在五个数据集中（Fetal plane, DermNet, COVID-DU-Ex, MURA, NCT-CRC-HE-100K），DermNet 是最具挑战性的数据集，但对嘈杂标签表现出更强的鲁棒性，而对于嘈杂标签的鲁棒性增强方面，对比学习是最有效的自监督方法。

    Jan, 2024

  • 分析标签噪声下分类器的鲁棒性

    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。

    Dec, 2023

  • 资源有限条件下的活动标签清洗，以提高数据集质量

    本文提出一种基于数据驱动的主动标签清理方法来解决数据注释中的标签噪音问题，通过对样本进行优先级排序，提高数据集质量，具有较好的可行性和高效性。

    Sep, 2021

  • 基于不确定性的噪声图像标签检测和重新标记

    本文提出了一种基于深度神经网络的预测不确定性来识别训练数据中存在的噪声标签并通过迭代程序实现清洗的方法，该方法在 CIFAR-10 和 CIFAR-100 上有良好的性能表现。

    May, 2019

  • 医学图像噪声标记的鲁棒学习：应用于皮肤病变分类

    本论文提出了一种有效的迭代学习框架，用于医学图像的噪声标签分类问题。具体而言，我们提出了一种在线不确定样本挖掘方法，以消除嘈杂标记的图像的干扰，接着，我们设计了一种样本重新加权策略，以保留正确标记难样本的有用性。我们的方法在皮肤病变分类任务中得到了很有希望的结果。

    Jan, 2019

  • 标签噪声类型及其对深度学习的影响

    本研究分析了不同类型的标签噪声对深度学习的影响，提出了一种基于特征相关性的标签噪声生成方法，并提供了常用基准数据集的标签噪声以便其他研究人员测试其算法。

    Mar, 2020