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RESEARCH · CL_84868 · Jun 11 · 04:00

新框架解决机器学习数据集中的损坏标签问题

两篇新的研究论文介绍了一种用于识别和纠正机器学习数据集中损坏标签的框架。CANOLA 和 Relabeler 都旨在通过精炼噪声数据来提高模型性能，其中 CANOLA 专注于噪声感知学习和迭代软标签精炼，而 Relabeler 使用局部和全局数据关系进行检测和纠正。两种方法在实验中都显示出比现有技术显著的改进，从而提高了下游任务的性能。