Exakt märkta datamängder med tillräcklig mängd prover är mycket viktiga för att träna djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN). Många av de tillgängliga verkliga datamängderna innehåller dock felaktigt märkta prover och dessa fel hindrar i hög grad inlärningen av mycket exakta CNN-modeller. I detta arbete anser vi att problemet med att träna en djup CNN-modell för bildklassificering med felmärkta träningsprover - ett problem som är vanligt i verkliga bilddatauppsättningar med taggar som levereras av amatöranvändare. För att lösa detta problem föreslår vi en extra bildregleringsteknik, optimerad av den stokastiska Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) algoritm, som automatiskt utnyttjar den ömsesidiga kontextinformationen bland utbildningsbilder och uppmuntrar modellen att välja tillförlitliga bilder för att robusta inlärningsprocessen. Omfattande experiment på referensdataset visar tydligt att vår föreslagna regulariserade CNN-modell är resistent mot märkning av buller i träningsdata.
I REF föreslogs en legaliseringsterm för att uppmuntra modellen att välja tillförlitliga exempel.
Auxiliary Image Regularization for Deep CNNs with Noisy Labels
{'venue': 'ICLR 2016', 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}