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噪声标签学习——DivideMix与SELF论文浅析.对于监督学习来说，如何获取大量带有标签的数据无疑是一个关键的问题，人工标注的方式费时费力，而一些自动化的方式（比如直接利用社交网络上带有标签的图片）虽然可以快速得到海量的样本，但是却无法保证标签...
本文针对标签噪声过滤可能会丢弃过多样本这一问题，结合主动学习方法，对分类问题的标签噪声识别与处理方法开展研究。主要内容概括如下：（1）提出基于主动学习的标签噪声清洗方法ALNC(ActiveLabelNoiseCleaning)。
噪声标签学习是近年来提出的一种新的学习方法。在此，本文将回顾相关研究。一些方法试图产生抗噪声损失[1，32，23，4，3，39]。Ghosh等人[4，3]从理论上证明了平均绝对误差（mean-absoluteerror，MAE）对噪声标签具有鲁棒性，但在神经网络中使用MAE
监督学习通常默认训练数据的标签可信，然而高置信度的数据标注在实际工程中可能难以获取。由于基于统计学习的噪声鲁棒学习算法对于深度学习而言并不完全适用，因此这篇综述论文关注针对深度学习的鲁棒学习算法，调研LNRL的前沿算法，探讨LNRL领域现状和未来发展趋势。
然而，如果存在不准确的标签或噪声标签，使用PL进行的培训将提供错误的信息，从而严重降低性能。为了解决这个问题，本文从一种称为负学习（NL）的间接学习方法开始，在这种方法中，cnn使用一个互补标签进行训练，如“输入图像不属于这个互补标签”。
标签噪声学习在图像领域的应用[8]：Imageclassificationwithdeeplearninginthepresenceofnoisylabels:Asurvey.标签噪声学习在医疗问题中的应用[9]：Deeplearningwithnoisylabels:Exploringtechniquesandremediesinmedicalimageanalysis.
噪声标签学习——DivideMix与SELF论文浅析.对于监督学习来说，如何获取大量带有标签的数据无疑是一个关键的问题，人工标注的方式费时费力，而一些自动化的方式（比如直接利用社交网络上带有标签的图片）虽然可以快速得到海量的样本，但是却无法保证标签...
本文针对标签噪声过滤可能会丢弃过多样本这一问题，结合主动学习方法，对分类问题的标签噪声识别与处理方法开展研究。主要内容概括如下：（1）提出基于主动学习的标签噪声清洗方法ALNC(ActiveLabelNoiseCleaning)。
噪声标签学习是近年来提出的一种新的学习方法。在此，本文将回顾相关研究。一些方法试图产生抗噪声损失[1，32，23，4，3，39]。Ghosh等人[4，3]从理论上证明了平均绝对误差（mean-absoluteerror，MAE）对噪声标签具有鲁棒性，但在神经网络中使用MAE
监督学习通常默认训练数据的标签可信，然而高置信度的数据标注在实际工程中可能难以获取。由于基于统计学习的噪声鲁棒学习算法对于深度学习而言并不完全适用，因此这篇综述论文关注针对深度学习的鲁棒学习算法，调研LNRL的前沿算法，探讨LNRL领域现状和未来发展趋势。
然而，如果存在不准确的标签或噪声标签，使用PL进行的培训将提供错误的信息，从而严重降低性能。为了解决这个问题，本文从一种称为负学习（NL）的间接学习方法开始，在这种方法中，cnn使用一个互补标签进行训练，如“输入图像不属于这个互补标签”。
标签噪声学习在图像领域的应用[8]：Imageclassificationwithdeeplearninginthepresenceofnoisylabels:Asurvey.标签噪声学习在医疗问题中的应用[9]：Deeplearningwithnoisylabels:Exploringtechniquesandremediesinmedicalimageanalysis.
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