Att samla in stora träningsdata, kommenterade med högkvalitativa etiketter, är en kostsam process. I detta dokument föreslås en ny ram för utbildning av djupa konvolutionella neurala nätverk från bullriga märkta dataset. Problemet är formulerat med hjälp av en oriktad grafisk modell som representerar förhållandet mellan bullriga och rena etiketter, tränade i en semi-övervakad inställning. I den föreslagna strukturen är inferensen över latenta rena etiketter dragbar och regulariseras under utbildningen med hjälp av hjälpkällor för information. Den föreslagna modellen tillämpas på problemet med bildmärkning och visar sig vara effektiv när det gäller att märka osedda bilder samt minska märkningsbuller vid utbildning på CIFAR-10 och MS COCO dataset.
CNN-CRF-modellen föreslogs av Vahdat REF för att representera förhållandet mellan bullriga och rena etiketter.
Toward Robustness against Label Noise in Training Deep Discriminative Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}