Abstrakt. Vi beskriver ett nytt ramverk för klassbullerminimering som ger en vektor av klassmedlemskap sannolikheter till varje träningstillfälle, och använder förtroendet på den nuvarande etiketten som en vikt under utbildningen. Sannolikheten vektor bör beräknas så att rena instanser har ett högt förtroende på sin nuvarande etikett, medan felmärkta fall har ett lågt förtroende på sin nuvarande etikett och ett högt förtroende på sin korrekta etikett. Tidigare forskning fokuserar på tekniker som antingen kasserar eller korrigerar fall. I detta dokument föreslås att kassering och korrigering ska vara specialfall av viktning i instans, och därmed en del av denna ram. Vi föreslår en metod som använder kluster för att beräkna en sannolikhetsfördelning över klassetiketterna för varje instans. Vi visar att vår metod förbättrar klassificeringsnoggrannheten över det ursprungliga träningssetet. Vi visar också att viktning av fall kan överträffa kassering.
REF använder kluster för att uppskatta sannolikheter över klassetiketterna och sedan använda förtroendet på den rapporterade etiketten som en vikt under utbildningen för att minska buller i data.
Class Noise Mitigation through Instance Weighting
{'venue': 'ECML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}