[发明专利]一种基于噪声标签学习的众包获取标签数据清洗方法有效
| 申请号： | 202110645466.7 | 申请日： | 2021-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN113361201B | 公开（公告）日： | 2023-08-25 |
| 发明（设计）人： | 王崇骏;陈明猜;姜文玉;商一帆;张雷 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/084;G06F111/08;G06F119/10 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 陈建和 |
| 地址： | 210023 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于噪声标签学习的众包获取标签数据清洗方法，在模型热启动阶段，使用带有噪声的标签数据初步训练深度模型；在噪声分离阶段，通过模型对训练数据进行预测，计算噪声标签与预测类别间的损失，采用高斯混合模型拟合损失的分布，得到各个数据在属于均值较小子分布的概率，依据该概率的大小将数据分为纯净数据和噪声数据两部分；在重新训练阶段，使用有更大概率为纯净数据的一部分重新训练模型；最后根据深度模型中数据损失的大小进行噪声清洗；本发明对众包获取的带噪声标签数据进行清洗，可大幅提高众包获取数据的质量；并且结合了深度学习模型的拟合能力，可以纠正特征与标签依赖关系复杂时的噪声标签。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 噪声 标签 学习 获取 数据 清洗 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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