近幾年,騰訊優圖不斷迭代數據和模型缺陷情況下神經網絡的有效訓練方法,相關技術已經在眾多業務場景上(行人重識別,內容審核等)落地。本文整理自騰訊優圖、騰訊雲大學、AICUG和AI科技評論聯合主辦的「優Tech沙龍」,分享嘉賓為騰訊優圖實驗室高級研究員Louis。
01 定義帶噪學習目標
現實數據中存在的標簽噪音(label noise)根據Feature可以分成兩種:Feature independent noise和 Feature dependent noise。Feature independent noise是與特征無關的,比如將一隻狗的圖片誤標記成汽車,狗和汽車沒有什麼相似特征,所以屬於這類。Feature independent noise是與特征有關的,比如說狗和狼具有很多相似特征屬性,標注人員可能把狗誤標記成狼,那就屬於這類。其實現實場景更多存在都是feature dependent noise。
噪音普遍存在,所以我們需要訓練神經網絡進行帶噪學習,並且要能實現比較好的性能。那麼noise label learning的目標是設計一個loss function,使得在noisy labels下訓練得到的解,在性能上接近在clean labels下訓練得到的解。
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