目錄 1 Co-teaching+ (ICML, 2019) 1.1 動機 1.2 貢獻 1.3 實驗分析 1.4 我的想法 2 MixUp (ICLR, 2018) ...
目錄 Co teaching: 面向極度噪聲標簽的魯棒性深度神經網絡訓練模型 NIPS . 動機 . 貢獻 . 實驗分析 . 我的思考 MixMatch: 一種全面的半監督學習方法 NIPS . 動機 . 貢獻 . 實驗分析 . 我的思考 DivideMix: 采用半監督學習進行噪聲標簽學習 ICLR . 動機 . 貢獻 . 實驗分析 . 我的思考 Boosting Co teaching: 標 ...
2021-06-30 11:55 0 216 推薦指數:
目錄 1 Co-teaching+ (ICML, 2019) 1.1 動機 1.2 貢獻 1.3 實驗分析 1.4 我的想法 2 MixUp (ICLR, 2018) ...
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 ...
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 ...
目錄 1 On Non-Random Missing Labels in Semi-Supervised Learning (ICLR 2022) 2 Multi-Objective I ...
噪聲標簽的負訓練:ICCV2019論文解析 NLNL: Negative Learning for Noisy Labels 論文鏈接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers ...
原圖: 椒鹽噪聲 添加椒鹽噪聲圖片: 高斯噪聲 添加高斯噪聲圖片: 本段示范代碼:https://github.com/cyssmile/openCV_learning_notes/blob/master/opencv_test/opencv_019/opencv_019.cpp ...
1. 音頻標簽<audio> <audio src = “./music/Alone.mp3” controls autoplay loop = “3” ></audio> controls :在頁面中顯示音樂播放控件 autoplay :頁面加載 ...
這幾個概念的區別和聯系:(轉自:研學論壇 ) 白噪聲,就是說功率譜為一常數;也就是說,其協方差函數在delay=0時不為0,在delay不等於0時值為零; 換句話說,樣本點互不相關。(條件:零均值。) 所以,“白”與“不白”是和分布沒有關系的。 當隨機的從高斯分布中獲取 ...