ABSTRACT För många uppgifter bygger den framgångsrika tillämpningen av djupinlärning på att ha stora mängder träningsdata, märkta med en hög standard. Men mycket av data i verkliga tillämpningar lider av etikettbuller. Data annotation är mycket dyrare och resurskrävande än datainsamling, något som begränsar den framgångsrika spridningen av djupt lärande till tillämpningar där det finns mycket stora och välmärkta dataset. För att ta itu med detta problem föreslår vi en rekursiv ensembleinlärningsmetod för att maximera utnyttjandet av data. En diskussionsbaserad notationsmetod och olika röstningsstrategier är kärnidéerna i den föreslagna metoden. Samtidigt ger vi riktlinjer för hur man väljer den mest lämpliga bland många kandidat neurala nätverk, med en beskärningsstrategi som ger bekvämlighet. Metoden är effektiv, särskilt när den ursprungliga datauppsättningen innehåller ett betydande märkningsbuller. Vi utförde experiment på dataset av katter mot hundar, i vilka betydande mängder av etikettbuller fanns, och på CIFAR-10 dataset, uppnå lovande resultat. INDEX TERMS Noisy-etiketter, beskärningsstrategi, halvövervakat lärande, ensembleinlärning, djupinlärning, neurala nätverk.
Wang m.fl. I REF föreslås en rekursiv metod för ensembleinlärning för att maximera användningen av data i djupinlärningstillämpningar.
A Recursive Ensemble Learning Approach With Noisy Labels or Unlabeled Data
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}