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adversarial label noise model
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MM
利用本地化能力高效学习受到噪声影响的线性分离器
本研究提出了一种新的方法来设计计算效率高、能够容忍噪声的学习算法,并通过设计具有改善噪声容忍度的线性分离器学习算法来证明其有效性。在恶意噪声模型和对抗标签噪声模型方面展开讨论,并为这些模型提供了多项式时间算法,以在各自的噪声下学习线性分类器
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11 years ago
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