【摘 要】
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有监督学习在计算机视觉,自然语言处理,推荐系统等等应用上取得了显著的成果,但有监督学习技术的发展依赖着大量的标记数据,但其存在着噪声标签的问题。标签噪声分为随机标签噪声,类空间标签噪声,样本空间噪声三类,本文主要关注类空间标签噪声下的标签噪声问题。本文首先从鲁棒的损失函数或对损失函数进行调整方向入手,引入不完美监督学习的假设,即在有监督学习的过程中,由于网络直接在噪声标签上进行了反向传播训练,噪声
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有监督学习在计算机视觉,自然语言处理,推荐系统等等应用上取得了显著的成果,但有监督学习技术的发展依赖着大量的标记数据,但其存在着噪声标签的问题。标签噪声分为随机标签噪声,类空间标签噪声,样本空间噪声三类,本文主要关注类空间标签噪声下的标签噪声问题。本文首先从鲁棒的损失函数或对损失函数进行调整方向入手,引入不完美监督学习的假设,即在有监督学习的过程中,由于网络直接在噪声标签上进行了反向传播训练,噪声标签破坏了网络映射下的样本合理表示和正确的度量关系。针对于不完美监督学习假设下,我们提出了可靠表示学习框
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