4789基于图的自学习鲁棒人物再识别Yuqiao Xian1人，Jinrui Yang2人，Fufu Yu2人，Jun Zhang2人，Xing Sun2人†1中山大学计算机科学与工程学院2腾讯优图实验室[email protected]，{jinruiyang，fufuyu，...
”自学习鲁棒人物再识别 图的自学习 标签噪声处理 视觉模糊噪声 轨迹级标签噪声“ 的搜索结果
经典的机器学习隐含地假设训练数据的标签是从一个干净的分布中采样的，这对于真实的场景来说...因此，迫切需要设计标签噪声表示学习(LNRL)方法对带噪声标签的深度模型进行鲁棒训练。为了充分了解LNRL，我们进行了综述。
94850通过鲁棒表示学习从噪声数据中学习0Junnan Li Caiming Xiong Steven C.H. HoiSalesforce研究部门0{junnan.li,cxiong,shoi}@salesforce.com0摘要0学习噪声数据一直受到广泛关注，其中大多数方法都集中在...
人工智能-语音识别-自动语音识别噪声鲁棒性方法研究.pdf
用于噪声鲁棒语音识别的通用可变参数HMM的自动复杂度控制
针对噪声环境下的语音识别问题，对现有的噪声鲁棒语音识别技术进行讨论，阐述了噪声鲁棒语音识别研究的主要问题，并根据语音识别系统的构成将噪声鲁棒语音识别技术按照信号空间、特征空间和模型空间进行分类总结，...
在人工智能算法的实际应用场景中，不可避免地会出现训练数据误标现象，即训练数据集上存在标签噪声。这会降低所训模型的泛化能力。尤其是对于深度神经网络这种描述能力极强的模型，标签噪声对推理精度的影响甚或是...
1430822基于双噪声标签学习的可见-红外人脸识别杨谋兴1，黄振宇1，胡鹏1，李泰豪2，吕建成1，奚鹏1*1四川大学计算机学院。2浙江实验室，中国。{yangmouxing，zyhuang.gm，penghu.ml，pengx.gm} @ gmail.com;lith@...
7373MetaCleaner：学习幻觉清晰的表示，用于噪声标记的视觉识别Weihe Zhang张伟1Yali Wang王亚莉1 Yu Qiao<$1，21中国科学院深圳先进技术研究院SIAT-SenseTime联合实验室深圳市计算机视觉与模式识别重点实验室2香港...
针对图像模糊，加性高斯噪声和脉冲噪声的超像素算法的鲁棒性分析
基于迁移学习的噪声鲁棒语音识别声学建模_易江燕.pdf
针对过去几乎都是在单目视觉的情况下进行步态识别研究的现状,提出一种基于立体视觉的步态识别方法.首先利用立体匹配技术获得人体轮廓的三维信息,并据此构造出三维人体轮廓描述子以获取人体的步态特征.接着通过平滑、...
论文基于早停和彩票假说，提出了一种处理标签噪声问题的新方法。我就论文要点学习整理，给出了我的代码实现，对论文中部分试验进行复现，并补充进行了一些新的试验。 一、理论要点 这篇文章基于两点主要理论：一是...
Q：SSL(自监督学习) 通过关注未标记节点的信息来提高图神经网络的性能，然而，然后，引入了一种可学习方法 来。图表示学习面临的主要挑战之一是 学习节点嵌入，以捕捉节点特征和图结构。在半监督学习下，标记的节点...
2467标签噪声鲁棒生成对抗网络Takuhiro Kaneko1 Yoshitaka Ushiku1 Tatsuya Harada1，21东京大学2理研真实（不可观察）真实（可观察）生成生成(a) 清除标记数据(b) 噪声标记数据翻转概率为0.5(c) 使用（b）[基线](d)...
噪声鲁棒语音识别 语音识别的噪声鲁棒性：指在输入语音质量退化，语音的音素特性、分割特性或声学特性在训练和测试环境中不同时，语音识别系统仍保持较高识别率的性质。 基于统计模型的语音识别系统中，训练的数据...
+v：mala2277获取更多论文BERT对标签噪声鲁棒吗？文本分类作者：Michael A.Hedderich，Fangzhou Zhai，David Ifeoluwa Adelani Dietrich Klakow德国萨尔大学萨尔信息学院{dzhu，mhedderich，didelani，dietrich....
为了解决传统径向基（Radial basis function，RBF）神经网络在语音识别任务中基函数中心值和半径随机初始化的问题，从人脑对语音感知的分层处理机理出发，提出利用大量无标签数据初始化网络参数的无监督预训练方式...
在此基础之上, 提出一种模糊逻辑系统的鲁棒学习算法。在噪声环 境中, 通过对该算法的仿真验证以及与常规算法性能的比较, 表明该鲁棒学习算法在逼近精度和鲁棒性 等方面优于传统方法, 在实际工程中具有较高...
前言： 聚类两种常用的方法：k-means和sc(谱聚类）。 对于谱聚类来说，图的质量...2.自适应邻域方法，通过为每个数据点分配一个概率作为另一个数据点的邻域来构建一个图，并且学习到的概率被视为两个数据点之间的...
权重噪声输入是深度学习中的一种常见的正则化方法，其等同于在原代价函数中添加一个正则项，并鼓励代价函数下降到平坦的区域，从而实现噪声鲁棒性
Mix up可以有效地提高深度学习模型对标签噪声的鲁棒性，并且不需要额外的数据集或复杂的模型。Mix up可以将训练数据集中的标签噪声平滑化，从而提高模型对标签噪声的鲁棒性。例如，在图像分类任务中，如果一张狗的...
基于自动各向异性高斯核的噪声鲁棒图像边缘检测
然后，针对这些不足，我们提出了一个噪声鲁棒的半监督主动学习框架，并分别对框架的各个核心部分展开详细地介绍。最后，通过第二章介绍的五组图像数据集验证了所提出框架的有效性。 说明：本文只分享理论方法，具体...
16682关于带噪声标签学习的对比表征李毅1盛刘2戚舍3甲.Ian McLeod1Boyu Wang王博宇1，41西安大略大学，2纽约大学数据科学3字节跳动4矢量研究所[email protected]@[email protected]@gmail....
本文介绍8篇关于在标签噪声下通过选择样本而提高模型鲁棒的论文：- K折投票过滤法 (2013);- Mentornet (2018);- CurriculumNet (2018);- Co-teaching (2018);- Co-teaching+ (2019);- Area Under the Margin (2020);...
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