Nuvarande state-of-the-art djupinlärningssystem för visuell objektigenkänning och detektion använder rent övervakad utbildning med legalisering såsom avhopp för att undvika överutrustning. Prestandan beror kritiskt på mängden märkta exempel, och i nuvarande praxis antas etiketterna vara entydiga och korrekta. Detta antagande håller dock ofta inte, t.ex. Vid upptäckt kan objekt i bilden inte lokaliseras, och i allmänhet kan märkningen vara subjektiv. I detta arbete föreslår vi ett generiskt sätt att hantera bullriga och ofullständiga märkningar genom att öka prognosmålet med ett begrepp om konsekvens. Vi anser att en förutsägelse är konsekvent om samma förutsägelse görs ges liknande begrepp, där begreppet likhet är mellan djupa nätverksfunktioner som beräknas från indata. I experiment visar vi att vårt tillvägagångssätt ger betydande robusthet för att märka buller på flera datauppsättningar. På MNIST handskrivna siffror visar vi att vår modell är robust för att märka korruption. På Toronto Face Database, visar vi att vår modell hanterar väl fallet med subjektiva etiketter i känsloigenkänning, uppnå state-of-t heart resultat, och kan också dra nytta av omärkta ansiktsbilder utan någon ändring av vår metod. På ILSVRC2014 detekteringsutmaningsdata visar vi att vår strategi sträcker sig till mycket djupa nätverk, högupplösta bilder och strukturerade utgångar, och resulterar i förbättrad skalbar detektering.
När det gäller stötdämpande märkningsbuller kan denna försämring bli ännu värre REF.
Training Deep Neural Networks on Noisy Labels with Bootstrapping
{'venue': 'ICLR 2015', 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}