[发明专利]噪声标签纠正方法有效
| 申请号： | 201910562002.2 | 申请日： | 2019-06-26 |
| 公开（公告）号： | CN110363228B | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 徐建;余孟池;张静 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 朱宝庆 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种噪声标签重标注方法，包括以下步骤：步骤1，利用基分类器对观测样本进行分类并估计噪声率，识别出噪声标签数据；步骤2，利用基分类器对噪声标签样本进行重新标注，得到噪声标签样本被修正后的干净样本数据集。 | ||
| 搜索关键词： | 噪声 标签 纠正 方法 | ||
【主权项】：
1.一种噪声标签纠正方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，使用基分类器对样本进行预测得到样本预测概率，分别取正例集合和负例集合所有样本的预测概率期望值作为下界阈值和上界阈值，使用下界阈值和上界阈值判断观测样本真实标签，识别出噪声标签数据；步骤2，利用基分类器对噪声标签样本进行重新标注，得到噪声标签样本被修正后的干净样本数据集；其中步骤2中对于二元分类结果，识别出噪声标签样本后，根据每个样本在基分类器的预测概率值，将样本升序排序，在观测正例样本集中，将前面a个样本的标签重标注为0；在观测负例样本集中，将后![]()
个样本标签重标注为1；步骤2中对于多类分类结果，根据基分类器对所有样本数据预测得到的分类结果矩阵，利用该概率矩阵将样本的标签重标注为除当前标签外预测概率最大时所属的标签。
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