【摘 要】
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在众包学习中,使用标记集成算法得到的集成标记中仍然存在一定程度的标记噪声.本文受三重训练思想的启发,提出了一种基于tri-training的众包标记噪声纠正算法(Tri-Training-b
【机 构】
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中国地质大学计算机学院,智能地学信息处理湖北省重点实验室（中国地质大学）,中国地质大学数学与物理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金联合基金(No.U1711267),中央高校基本科研业务费专项资金(No.CUGGC03)
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在众包学习中,使用标记集成算法得到的集成标记中仍然存在一定程度的标记噪声.本文受三重训练思想的启发,提出了一种基于tri-training的众包标记噪声纠正算法(Tri-Training-based Label Noise Correction,TTLNC).TTLNC首先使用过滤器获得干净集和噪声集,然后在干净集上进行bagging分别训练三个不同的分类器,并通过这些分类器重新标注噪声集中的实例,同时按照实例分配策略将实例分配给相应的训练集.最后在新训练集上重新训练三个不同的分类器,并用新分类器的分类结
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