Bildklassificeringssystem gjorde nyligen ett stort steg med utvecklingen av djupa neurala nätverk. Dessa system kräver dock en alltför stor mängd märkta uppgifter för att kunna utbildas på rätt sätt. Detta är inte alltid möjligt på grund av flera faktorer, t.ex. att märkningsprocessen är dyr eller att det är svårt att korrekt klassificera data även för experterna. På grund av dessa praktiska utmaningar är märkningsbuller ett vanligt problem i datamängderna och många metoder för att utbilda djupa nätverk med märkningsbuller föreslås i litteraturen. Djupa nätverk är kända för att vara relativt robusta för att märka buller, men deras tendens att överpassa data gör dem sårbara för att memorera även totala slumpmässiga buller. Därför är det viktigt att överväga förekomsten av etikettbuller och utveckla motalgoritmer för att blekna bort dess negativa effekter för utbildning djupa neurala nätverk effektivt. Även om det finns en omfattande undersökning av maskininlärningsmetoder under etikettbuller, saknar litteraturen en omfattande undersökning av metoder som är speciellt centrerade kring djupinlärning i närvaro av bullriga etiketter. Syftet med detta dokument är att presentera dessa algoritmer samtidigt som de kategoriseras efter deras likhet i den föreslagna metoden.
Den potentiella framgången med en-shot semi-övervakad inlärning bygger på observationen att neurala nätverk är relativt robust för att märka buller REF.
Image Classification with Deep Learning in the Presence of Noisy Labels: A Survey
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}