Jun, 2024
用预测的难样本标签重新训练可证明提高模型准确性
Retraining with Predicted Hard Labels Provably Increases Model Accuracy
Rudrajit Das, Inderjit S. Dhillon, Alessandro Epasto, Adel Javanmard, Jieming Mao...
TL;DR通过理论分析,在给定随机受损标签的线性可分情境中,重新训练可以提高模型的整体准确率,并且通过基于共识的重新训练方法在没有额外的隐私成本的情况下显著提高标签差分隐私训练的准确率。