Generalisering är viktigt för många djupgående nätverksmodeller. Det blir mer utmanande när hög robusthet krävs för att lära sig med bullriga etiketter. Den 0-1 förlusten har ett monotont samband mellan empirisk motståndare (omviktad) risk [8], och den är robust mot avvikande. Men det är också svårt att optimera. För att effektivt optimera 0-1 förlust samtidigt som dess robusta egenskaper, föreslår vi en mycket enkel och effektiv förlust, dvs.. Förlust av läroplaner (CL). Vår CL är en tätare övre gräns för 0-1-förlusten jämfört med konventionella summering baserade surrogatförluster. Dessutom kan CL adaptivt välja prover för utbildning som en läroplan lärande. För att hantera stora mängder bullriga etikettkorruption, utökar vi vår läroplansförlust till en mer allmän form som automatiskt kan beskära de uppskattade bullriga proverna under utbildningen. Experimentella resultat på bullriga MNIST-, CIFAR10- och CIFAR100-datauppsättningen validerar den föreslagna förlustens robusthet.
Nyligen, läroplan förlust, en hårdare övre gräns för 0-1 förlust föreslogs i REF, som kan adaptivt välja prover för utbildning som en läroplan inlärningsprocess.
Curriculum Loss: Robust Learning and Generalization against Label Corruption
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}