[发明专利]基于带有闭集噪声和开集噪声标签的鲁棒学习方法在审
| 申请号： | 202311031130.7 | 申请日： | 2023-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN116757261A | 公开（公告）日： | 2023-09-15 |
| 发明（设计）人： | 李绍园;万文海;陈松灿 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 青岛锦佳专利代理事务所(普通合伙) 37283 | 代理人： | 朱玉建 |
| 地址： | 211106 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于带有闭集噪声和开集噪声标签的鲁棒学习方法，该方法旨在利用有用的开集示例，同时最大限度地减少闭集错误标记示例的负面影响。本发明分为两个阶段，第一阶段中，利用干净样本选择策略做训练初始化，并记录下来样本修正标记以及标记修正记录供第二阶段优化；在第二阶段中，利用Class Expansion的思想，将部分开集样本融入已知类进行训练，将剩余的具有判别性的开集样本进一步帮助模型提升其判别性。本发明方法针对数据集中存在闭集噪声和开集噪声的问题，使用了类扩展的思想，接纳了一部分开集类别样本，并且充分利用了剩余的开集样本，进一步提升了深度学习模型的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 带有 噪声 标签 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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