Förmågan att lära sig av bullriga etiketter är mycket användbar i många visuella igenkänningsuppgifter, eftersom en stor mängd data med bullriga etiketter är relativt lätt att få. Traditionellt har märkningsbuller behandlats som statistiska avvikelser, och tekniker som viktning och bootstrappning har föreslagits för att lindra problemet. Enligt vår iakttagelse, de verkliga bullriga etiketter uppvisar multimode egenskaper som de sanna etiketter, snarare än beter sig som oberoende slumpmässiga avvikelser. I detta arbete föreslår vi en enhetlig destillationsram för att använda "side"-information, inklusive en liten ren datauppsättning och etikettrelationer i kunskapsdiagram, för att "hämta risken" för att lära sig av bullriga etiketter. Till skillnad från de traditionella metoder som utvärderas baserat på simulerade etikettbuller, föreslår vi en svit av nya referensdataset, inom sport, arter och artefakter domäner, för att utvärdera uppgiften att lära av bullriga etiketter i den praktiska miljön. Den empiriska studien visar hur effektiv vår föreslagna metod är inom alla områden.
REF föreslog en destillationsmetod med hjälp av sidoinformation från en ren datauppsättning tillsammans med ett kunskapsdiagram.
Learning from Noisy Labels with Distillation
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}