基於深度神經網絡的噪聲標簽學習
摘要：介紹帶噪學習領域前沿方法，解決不完美場景下的神經網絡優化策略，旨在提升模型性能。 Introduction： 神經網絡的成功建立在大量的干凈數據和很深的網絡模型基礎上。但是在現實場景中數據和模型往往不會特別理想，比如數據層面有誤標記的情況，像小狗被標注成狼，而且實際的業務場景講究 ...
原文：深度學習中噪聲標簽的影響和識別
問題導入 在機器學習領域中，常見的一類工作是使用帶標簽數據訓練神經網絡實現分類 回歸或其他目的，這種訓練模型學習規律的方法一般稱之為監督學習。在監督學習中，訓練數據所對應的標簽質量對於學習效果至關重要。如果學習時使用的標簽數據都是錯誤的，那么不可能訓練出有效的預測模型。同時，深度學習使用的神經網絡往往結構復雜，為了得到良好的學習效果，對於帶標簽的訓練數據的數量也有較高要求，即常被提到的大數據或海 ...
2018-08-28 14:26 0 2982 推薦指數：
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