ConvNets uppnår bra resultat när du tränar från ren data, men lär dig från bullriga etiketter avsevärt försämrar prestanda och förblir utmanande. Till skillnad från tidigare verk som begränsas av många villkor, vilket gör dem ogenomförbara för verkliga bullriga fall, presenterar detta arbete en ny djup självlärande ram för att träna ett robust nätverk på de verkliga bullriga dataset utan extra övervakning. Det föreslagna tillvägagångssättet har flera tilltalande fördelar. (1) Den skiljer sig från de flesta befintliga arbeten och bygger inte på några antaganden om fördelningen av de bullriga etiketterna, vilket gör den robust till verkliga ljud. (2) Den behöver inte extra ren övervakning eller tillgångsnät för att hjälpa till med utbildningen. (3) En ram för självlärande föreslås för att utbilda nätverket på ett iterativt sätt, som är effektivt och ändamålsenligt. Omfattande experiment inom utmanande riktmärken såsom Dubbling1M och Food101-N visar att vårt tillvägagångssätt överträffar sina motsvarigheter i alla empiriska miljöer.
Ref förlitar sig dock inte på någon tillsyn eller några antaganden om märkningsdistributionen.
Deep Self-Learning From Noisy Labels
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}