I det här dokumentet studerar vi problemet med att lära sig bildklassificeringsmodeller med etikettbuller. Befintliga metoder beroende på mänsklig övervakning är i allmänhet inte skalbara eftersom det är tidskrävande att manuellt identifiera korrekta eller felaktiga etiketter, medan metoder som inte bygger på mänsklig övervakning är skalbara men mindre effektiva. För att minska mängden mänsklig övervakning för etikettbuller rengöring, introducerar vi CleanNet, en gemensam neural inbäddning nätverk, som bara kräver en bråkdel av de klasser som manuellt verifieras för att ge kunskap om etikettbuller som kan överföras till andra klasser. Vi integrerar ytterligare CleanNet och konventionella konvolutionella neurala nätverk klassificerare i ett ramverk för bildklassificering lärande. Vi demonstrerar effektiviteten av den föreslagna algoritmen på både etiketten buller detektion uppgift och bildklassificeringen på bullriga data uppgift på flera storskaliga datauppsättningar. Experimentella resultat visar att CleanNet kan minska felfrekvensen på märkningen av bullerdetektering på hållna klasser där ingen mänsklig övervakning finns tillgänglig med 41,5 % jämfört med nuvarande svagt övervakade metoder. Det uppnår också 47% av prestandavinsten av att verifiera alla bilder med endast 3,2% bilder verifierade på en bild klassificering uppgift. Källkod och datauppsättning kommer att finnas på kuanghuei.github.io/CleanNetProject.
När det gäller läroplansundervisning, Lee et al. REF introducerade ett gemensamt neuralt inbäddningsnät, CleanNet, som använder tidigare expertkunskap för att ge information om etikettbuller som kan överföras till andra klasser.
CleanNet: Transfer Learning for Scalable Image Classifier Training with Label Noise
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}