基于深度神经网络的噪声标签学习
摘要：介绍带噪学习领域前沿方法，解决不完美场景下的神经网络优化策略，旨在提升模型性能。 Introduction： 神经网络的成功建立在大量的干净数据和很深的网络模型基础上。但是在现实场景中数据和模型往往不会特别理想，比如数据层面有误标记的情况，像小狗被标注成狼，而且实际的业务场景讲究 ...
原文：深度学习中噪声标签的影响和识别
问题导入 在机器学习领域中，常见的一类工作是使用带标签数据训练神经网络实现分类 回归或其他目的，这种训练模型学习规律的方法一般称之为监督学习。在监督学习中，训练数据所对应的标签质量对于学习效果至关重要。如果学习时使用的标签数据都是错误的，那么不可能训练出有效的预测模型。同时，深度学习使用的神经网络往往结构复杂，为了得到良好的学习效果，对于带标签的训练数据的数量也有较高要求，即常被提到的大数据或海 ...
2018-08-28 14:26 0 2982 推荐指数：
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