A generalised label noise model for classification
Learning from labelled data is becoming more and more challenging due to inherent imperfection of training labels. In this paper, we propose a new, generalised label noise model which is able to withstand the negative effect of both random noise and a wide range of non-random label noises. Empirical...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Jakramate Bootkrajang |
---|---|
التنسيق: | وقائع المؤتمر |
منشور في: |
2018
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=84961807046&origin=inward http://cmuir.cmu.ac.th/jspui/handle/6653943832/54356 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Chiang Mai University |
مواد مشابهة
-
A generalised label noise model for classification
بواسطة: Jakramate Bootkrajang
منشور في: (2018) -
A generalised label noise model for classification in the presence of annotation errors
بواسطة: Jakramate Bootkrajang
منشور في: (2018) -
A generalised label noise model for classification in the presence of annotation errors
بواسطة: Bootkrajang J.
منشور في: (2017) -
Towards instance-dependent label noise-tolerant classification: a probabilistic approach
بواسطة: Jakramate Bootkrajang, وآخرون
منشور في: (2018) -
Learning kernel logistic regression in the presence of class label noise
بواسطة: Jakramate Bootkrajang, وآخرون
منشور في: (2018)