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特征噪声提升标签噪声下的深度神经网络泛化能力
通过在训练数据的特征上直接添加噪声，可以增强标签噪声下深度神经网络的泛化能力，并且通过对模型权重和特征之间的互信息施加上界来约束 PAC-Bayes 泛化界限，进一步确保深度神经网络在标签噪声下的有效泛化。
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a year ago
暗光环境下的实例分割
本研究旨在通过采用自适应加权下采样层、基于平滑向量的卷积块和干扰抑制学习等多种技术，抑制低光环境下的特征噪声，从而大幅提高实例分割的准确率。同时，研究人员发现高位深 RAW 图像相比于典型的相机 sRGB 输出可以更好地保留更丰富的场景信息
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a year ago
IJCAI
在嘈杂环境下实现准确且稳健的领域适应
本文提出了一种使用离线课程学习和代理分布的边际差异方法来消除标签噪声和特征噪声的领域自适应算法，并将其无缝转化为一个对抗网络进行联合优化，在存在噪声的环境下，与现有技术相比取得了超过 10％的准确度提高。
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4 years ago
ICML
特征噪声引起组间损失差异
添加相同数量的特征噪声会对两个群体的损失差异造成影响，尽管它们的数据量相同。 通过在线性回归中进行彻底的特征噪声影响分析，该论文揭示了噪声数量、两组数据的矩差异以及群体信息是否使用等因素对于损失差异的影响。 此外，该论文表明，即使两个群体的
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5 years ago
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