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DivideMix
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New CILN framework generates explicit instance-dependent label noise benchmarks
研究人员开发了一个名为 CILN 的新框架，用于生成合成的实例相关标签噪声 (IDN) 基准。与之前隐式生成噪声的方法不同，CILN 使用受控的输入损坏和一个多样化的投票者池来创建基准，其中歧义的来源和严重程度是明确的。这种方法在 CIFAR10、MNIST 和 Adult 数据集上进行了测试，生成的基准表现出真实的实例相关噪声，并能揭示 Co-Teaching 和 DivideMix 等现有噪声标签学习方法的故障模式。
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风险感知鲁棒学习：降低医学图像分类中标签噪声下的临床风险
两篇新研究论文探讨了人工智能驱动的医学图像分类中临床安全的关键问题，特别是在处理数据隐私和标签噪声时。第一篇论文研究了机器遗忘技术，发现标准方法可能会无意中增加假阴性率和临床风险。它提出了一种新的方法 SalUn-CRA，通过优先考虑临床风险感知来缓解这一问题。第二篇论文研究了噪声鲁棒学习方法，证明它们在减少错误方面的有效性并不总是能转化为临床安全，因为假阳性和假阴性之间存在不对称成本。这项研究提倡将成本敏感优化纳入鲁棒训练，以更好地…