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Learning from Noisy Labels with Deep Neural Networks: A Survey #23

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一言でいうと

特にクラス分類タスクにおいて教師データにノイズが入っていた場合の手法に関するサーベイ論文大きく分けると7種、細かく分けると11種のDNNでの手法について6つの観点で比較を行っている

スクリーンショット 2021-02-24 0 23 58

ラベルノイズは真のラベルからの遷移確率行列として表現され、ノイズがない場合はこの遷移確率行列は単位行列となる。

論文リンク

https://arxiv.org/abs/2007.08199

著者/所属機関

Hwanjun Song Minseok Kim Dongmin Park Jae-Gil Lee

投稿日付(yyyy/MM/dd)

2020/07/16