Abstract-Det finns en framväxande trend att utnyttja bullriga bilddataset i många visuella igenkänningsuppgifter. Märket buller bland datauppsättningar allvarligt degenererar prestandan av djupt lärande metoder. Nyligen, en mainstream är att införa den latenta etiketten för att hantera etikettbuller, som har visat lovande förbättringar i nätverksdesigner. Obalansen mellan latenta etiketter och bullriga etiketter påverkar dock fortfarande förutsägelserna i sådana metoder. För att ta itu med denna fråga föreslår vi en probabilistisk modell, som uttryckligen inför en extra variabel för att representera pålitligheten hos bullriga etiketter, som kallas kvalitetsvariabeln. Vår viktigaste idé är att identifiera obalansen mellan latenta och bullriga etiketter genom att inbädda kvalitetsvariabler i olika subrymder, vilket effektivt minimerar påverkan av etikettbuller. Samtidigt kan tillförlitliga etiketter fortfarande användas för utbildning. För att påskynda modellen föreslår vi vidare ett kontrasterande additivt bullernät (CAN), som består av två viktiga skikt: 1) det kontrasterande skiktet som uppskattar kvalitetsvariabeln i inbäddningsutrymmet för att minska påverkan av bullriga etiketter och 2) det additiva skiktet som aggregerar förutsägelserna och bullriga etiketter som den bakre för att träna klassificeringen. Dessutom, för att ta itu med utmaningarna i optimering, härleder vi en SGD-algoritm med reparameterisering tricks, vilket gör vår metod skalbar till big data. Vi validerar den föreslagna metoden på en rad bullriga bilddatauppsättningar. Omfattande resultat har visat att CAN överträffar de senaste metoderna för djupt lärande. Index Terms-djup inlärning, bullriga bildetiketter, kvalitet inbäddning.
I REF läggs en extra variabel till nätverket för att representera tillförlitligheten hos etiketterna, vilket bidrar till att förbättra utbildningen med bullriga etiketter.
Deep Learning From Noisy Image Labels With Quality Embedding
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}