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樣本標(biāo)簽的完整性對于有監(jiān)督學(xué)習(xí)問題的分類精度有著顯著影響，然而在現(xiàn)實數(shù)據(jù)中，由于標(biāo)注過程的隨機(jī)性和標(biāo)注人員的不專業(yè)性等因素，數(shù)據(jù)標(biāo)簽不可避免地會受到噪聲污染，即樣本的觀測標(biāo)簽不冋于真實標(biāo)簽。為降低噪聲標(biāo)簽對分類器分類精度的負(fù)面影響，文中提出一種噪聲標(biāo)簽糾正方法，該方法利用基分類器對觀測樣本進(jìn)行分類并估計噪聲率，以識別噪聲標(biāo)簽數(shù)據(jù)，再利用基分類器的分類結(jié)果對噪聲標(biāo)簽樣夲進(jìn)行重新標(biāo)注，得到噪聲標(biāo)簽樣本被修正后的樣本數(shù)據(jù)集。在合成數(shù)據(jù)集與真實數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，該重標(biāo)注算法在不冋基分類器和不冋噪聲率干擾下對分類結(jié)果都有一定的提升作用，在合成數(shù)據(jù)集上對比無降噪聲算法，其正確率提升5%左右，而在 CIFAR和 MNIST數(shù)據(jù)集上的高噪聲率環(huán)境下，該重標(biāo)注算法的F1值比Elk8和Nat13平均高7%以上，比無噪聲算法高53%。
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