Storskaliga datauppsättningar med ren märkningsanteckningar är avgörande för utbildningen av konvolutionella neurala nätverk (CNN). Märkning av storskaliga data kan dock vara mycket kostsam och felbenägen, och även högkvalitativa datamängder kommer sannolikt att innehålla bullriga (okorrekta) etiketter. Befintliga arbeten använder vanligtvis en sluten uppsättning antagande, där de prover som är förknippade med bullriga etiketter har en sann klass som ingår i uppsättningen kända klasser i träningsdata. Ett sådant antagande är dock alltför restriktivt för många tillämpningar, eftersom prover i samband med bullriga etiketter i själva verket kan ha en riktig klass som inte finns i utbildningsuppgifterna. Vi hänvisar till detta mer komplexa scenario som det öppna bullriga problemet och visar att det är nontrivial för att göra korrekta förutsägelser. För att ta itu med detta problem föreslår vi en ny iterativ inlärningsram för att utbilda CNN:er på datauppsättningar med öppna bullriga etiketter. Vår strategi upptäcker bullriga etiketter och lär sig djupa diskriminerande egenskaper på ett iterativt sätt. För att dra nytta av den bullriga märkningen designar vi ett Siamese-nätverk för att uppmuntra rena etiketter och bullriga etiketter att vara olika. En omviktningsmodul används också för att samtidigt betona inlärningen från rena etiketter och minska effekten som orsakas av bullriga etiketter. Experiment på CIFAR-10, ImageNet och verkliga bullriga (web-search) dataset visar att vår föreslagna modell robust kan träna CNNs i närvaro av en hög andel öppna och slutna bullriga etiketter.
REF utformade ett Siamese-nätverk för att skilja rena etiketter från bullriga etiketter och samtidigt lägga större vikt vid rena etiketter.
Iterative Learning with Open-set Noisy Labels
{'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']}