[发明专利]一种基于标记风险控制的数据去噪方法在审
| 申请号： | 202110399544.X | 申请日： | 2021-04-14 |
| 公开（公告）号： | CN113283578A | 公开（公告）日： | 2021-08-20 |
| 发明（设计）人： | 王魏;胡圣佑 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京乐羽知行专利代理事务所(普通合伙) 32326 | 代理人： | 李玉平 |
| 地址： | 210023 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于标记风险控制的数据去噪方法，数据深度学习的成功往往依赖于大量有准确标记的数据，但是实际场景中通常很难收集到大量标记准确的数据。为了减少数据标记噪声对神经网络性能的影响，本发明方法中维护两个神经网络互相选择损失小的数据作为低风险数据给对等网络进行更新，每个网络分别过滤掉其中的高风险数据并在剩下的数据上重新训练。随着训练的进行两个网络会越来越相似导致学习性能退化，为了解决这一问题，当两个神经网络的不一致性达到稳定时停止互相选择数据，利用得到的低风险数据更新网络直到收敛。相比现有技术，本发明使深度神经网络具有更强的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 标记 风险 控制 数据 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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