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label ambiguity
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具有大型语言模型的语境中感知歧义学习
通过对三个文本分类任务的广泛实验，我们发现在选择演示示例时，不仅选择语义上相似的演示示例有益，还选择那些有助于解决测试示例周围固有标签模糊性的演示示例。有趣的是，我们发现包括之前被 LLM 错误分类并且与测试示例的决策边界相近的演示示例能够
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10 months ago
边界加权的逻辑一致性提高了分割网络校准
本文提出一种基于随机转换的正则化方法，通过对训练数据中标签模糊的像素进行空间变化保持，来提高神经网络的预测准确性，实现前列腺和心脏 MRI 图像分割的最佳校准。
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a year ago
机器视觉模型中的歧义问题：政策建议
本文探讨了机器视觉的图像标签中主观人类判断的三大影响源 —— 图像标签描绘、评定者背景与任务定义，提出了处理机器学习数据集中的标签歧义的最佳实践。
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a year ago
CroSel: 针对部分标签学习的自信伪标签交叉选择
本文提出了一种新的方法 CroSel 来解决部分标签学习（PLL）问题，利用深度模型的历史预测信息识别大多数训练样例的真实标签，并证明在基准数据集上 CroSel 优于之前的最先进方法。
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a year ago
基于多分辨率 CNN 的辅助知识异构场景分类
本文提出了一种多分辨率卷积神经网络架构来捕捉多级场景信息，并设计了两种知识引导的消歧技术来解决标签模糊性问题，实验结果证明该方法在三个大型图像数据集上获得了最先进的结果，并在两个主要的场景识别挑战中获得了第二和第一的成绩。
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8 years ago
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