Djupa neurala nätverk (DNN) är kraftfulla verktyg i datorseende uppgifter. I många realistiska scenarier är dock märkningsbuller vanligt förekommande i utbildningsbilderna, och överutrustning till dessa bullriga etiketter kan avsevärt skada DNN:s generaliseringsprestanda. Vi föreslår en ny teknik för att identifiera data med bullriga etiketter baserat på de olika fördelningarna av prediktiva osäkerheter från en DNN över rena och bullriga data. Dessutom bidrar beteendet hos osäkerheten under utbildningen till att identifiera de nätverksvikter som bäst kan användas för att märka om de bullriga etiketterna. Data med bullriga etiketter kan därför rengöras i en iterativ process. Vår föreslagna metod kan enkelt implementeras, och visar lovande prestanda på uppgiften att bullriga märkningsdetektering på CIFAR-10 och CIFAR-100.
REF uppskattar osäkerheten för att upptäcka de bullriga märkta uppgifterna och på nytt märka felmärkta prover för att förbättra prediktormodellens förutsägelseprestanda.
Uncertainty Based Detection and Relabeling of Noisy Image Labels
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}