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confident learning
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机器学习中缓解标签偏差：自信学习实现公平
通过筛选最公正的实例并扩展概率阈值的置信区间，结合共同教学范式以提供更可靠的选择，有效地减轻偏见标签带来的不良影响，我们的方法证明在促进公平和减少机器学习模型中标签偏见方面的有效性。
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7 months ago
KDD
2022 Amazon KDD Cup：面向电子商务产品搜索的多任务预训练模型
本文提出了一种有效的多语言模型，该模型不仅利用已经处理好的类平衡数据集，还通过多任务预训练获得更一般化的表示。作者采用了 mlm 任务、分类任务和对比学习任务，在微调阶段采用自信学习、EMA、FGM 和 R-Drop 等方法提高模型的泛化能
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a year ago
ECCV
通过网络交叉式查询扩展挖掘新时尚产品的潜在性能（POP）
研究提出一种基于数据的新型服装产品预测路径，通过文本标签和查询相关时尚或不时尚图像，使用置信学习训练二元分类器以预测服装产品的表现，并提高了最先进模型在快时尚数据集上的销售预测。
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2 years ago
自信学习：估计数据集标签的不确定性
本研究提出了一种基于标签质量而非模型预测的学习方法 ——Confident Learning（CL），通过对数据进行剪枝、使用概率阈值计数来估算噪声，并对样本进行排序，以提高其置信度。我们基于假设类条件噪声过程直接估算了噪声标签和无污染标签
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5 years ago
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