I många tillämpningar är träningsdata, från vilka man behöver lära sig en klassificerare, korrumperad med etikettbuller. Många standardalgoritmer såsom SVM presterar dåligt i närvaro av etikettbuller. I detta dokument undersöker vi robustheten i riskminimering för att märka buller. Vi bevisar ett tillräckligt villkor på en förlustfunktion för riskminimering under denna förlust för att vara tolerant mot enhetligt märkningsbuller. Vi visar att 0 - 1 förlust, sigmoid förlust, ramp förlust och probit förlust uppfyller detta villkor även om ingen av standard konvex förlust funktioner uppfyller det. Vi bevisar också att genom att välja ett tillräckligt stort värde av en parameter i förlustfunktionen, kan sigmoidförlusten, rampförlusten och probitförlusten göras toleranta mot icke-uniform märkningsbuller också om vi kan anta att klasserna kan separeras under bullerfri datadistribution. Genom omfattande empiriska studier visar vi att riskminimering under 0 - 1 förlust, sigmoid förlust och ramp förlust har mycket bättre robusthet att märka buller jämfört med SVM algoritm.
REF undersökte toleransen för olika förlustfunktioner under enhetliga märkningsbuller.
Making Risk Minimization Tolerant to Label Noise
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}