Trots framgången med djupa neurala nätverk (DNN) i bild klassificering uppgifter, den mänskliga nivå prestanda bygger på massiva träningsdata med högkvalitativa manuella anteckningar, som är dyra och tidskrävande att samla in. Det finns många billiga datakällor på webben, men de tenderar att innehålla felaktiga etiketter. Träning på bullriga märkta dataset orsakar prestandanedbrytning eftersom DNNs lätt kan överpassa till etiketten buller. För att lösa detta problem föreslår vi en bullertolerant träningsalgoritm, där en meta-lärande uppdatering utförs före konventionell gradientuppdatering. Den föreslagna meta-lärande metoden simulerar faktisk utbildning genom att generera syntetiska bullriga etiketter och utbildar modellen så att modellen efter en gradientuppdatering med hjälp av varje uppsättning syntetiska bullriga etiketter inte överpassar till det specifika bullret. Vi utför omfattande experiment på det bullriga CIFAR-10 datasetet och datasetet Clothes1M. Resultaten visar den föreslagna metodens fördelaktiga resultat jämfört med de senaste basvärdena.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. I REF föreslogs en ljudtolerant inlärningsalgoritm, som en meta-lärande uppdateringsstrategi utförs före konventionell uppdatering av lutningen.
Learning to Learn From Noisy Labeled Data
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}