基于多样化噪声标签样本的一步溯因多目标学习
机器学习
2022-01-21 v1 人工智能
摘要
一步溯因多目标学习（OSAMTL）被提出用于处理复杂噪声标签。本文给出多样化噪声标签样本（DNLS）的定义，并提出带 DNLS 的一步溯因多目标学习（OSAMTL-DNLS），以拓展原始 OSAMTL 的方法论，从而更好地处理复杂噪声标签。
引用
@article{arxiv.2201.07933,
title = {One-Step Abductive Multi-Target Learning with Diverse Noisy Label Samples},
author = {Yongquan Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.07933},
year = {2022}
}
备注
5pages. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2110.10325