risk minimization framework | BriefGPT

关键词risk minimization framework

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RoLNiP: 使用有噪声的配对比较进行鲁棒学习
提出了一种学习噪声配对比较的强健方法，该方法根据损失函数提出了充分条件，使得风险最小化框架在类似数据中噪声强度变大情况下保持强健性，并通过提供估算噪声率的方法来解决条件噪声的情况，并最终实现学习强健分类器的端到端方法。
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