目录 1 Co-teaching+ (ICML, 2019) 1.1 动机 1.2 贡献 1.3 实验分析 1.4 我的想法 2 MixUp (ICLR, 2018) ...

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 ...

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 ...

目录 1 On Non-Random Missing Labels in Semi-Supervised Learning (ICLR 2022) 2 Multi-Objective I ...

噪声标签的负训练：ICCV2019论文解析 NLNL: Negative Learning for Noisy Labels 论文链接： http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers ...

原图： 椒盐噪声 添加椒盐噪声图片： 高斯噪声 添加高斯噪声图片： 本段示范代码：https://github.com/cyssmile/openCV_learning_notes/blob/master/opencv_test/opencv_019/opencv_019.cpp ...

1. 音频标签<audio> <audio src = “./music/Alone.mp3” controls autoplay loop = “3” ></audio> controls :在页面中显示音乐播放控件 autoplay :页面加载 ...

这几个概念的区别和联系：（转自：研学论坛 ） 白噪声，就是说功率谱为一常数；也就是说，其协方差函数在delay=0时不为0，在delay不等于0时值为零； 换句话说，样本点互不相关。（条件：零均值。） 所以，“白”与“不白”是和分布没有关系的。 当随机的从高斯分布中获取 ...