Det är viktigt att lära sig olika typer av klassificeringar med hjälp av bullriga etiketter. Bulleretiketter, i den mest populära bullermodellen hittills, korrumperas från mark-sanningsetiketter av en okänd buller övergångsmatris. Därför, genom att uppskatta denna matris, kan klassificerare fly från att översitta dessa bullriga etiketter. En sådan uppskattning är dock praktiskt taget svår, antingen på grund av den indirekta karaktären hos tvåstegsstrategier, eller inte tillräckligt stora uppgifter för att ge möjlighet till end-to-end-strategier. I detta dokument föreslår vi en mänsklig-assisterad strategi som kallas "Masking" som förmedlar mänsklig kognition av ogiltiga klassövergångar och naturligtvis spekulerar i strukturen av buller övergångsmatrisen. I detta syfte härleder vi en struktur-medveten probabilistisk modell som innehåller en struktur tidigare, och lösa utmaningarna från struktur extraktion och struktur anpassning. Tack vare Masking uppskattar vi bara sannolikheten för omaskerad bullerövergång och belastningen på uppskattningen minskar enormt. Vi utför omfattande experiment på CIFAR-10 och CIFAR-100 med tre bullerstrukturer samt den industriella nivån Clothes1M med agnostisk bullerstruktur, och resultaten visar att Maskering kan förbättra robustheten hos klassificerare avsevärt.
Till exempel, Masking REF assisteras av mänsklig kognition för att spekulera bullerstrukturen i buller-aware matris (a) GR, CCE, MAE, GCE.
Masking: A New Perspective of Noisy Supervision
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}