Csongor Horváth

新的秩方差得分方法改进了标签污染下的数据剪枝

研究人员开发了一种名为秩方差得分（TRV）的新方法，以提高重要性采样和数据剪枝技术的准确性，尤其是在存在标签污染的情况下。与优先考虑可能被损坏的高损失示例的传统方法不同，TRV使用多个独立训练的代理的排名来识别标记错误的示例。这种方法旨在对噪声标签更具鲁棒性，并在CIFAR-10和CIFAR-100数据集的实验中显示出优于随机选择和基于幅度的规则的表现，同时训练成本仅略有增加。