Публикации по теме 'noisy-labels'
Насколько зашумлен ваш набор данных? Образцы и образцы тренировок с отягощениями для оптимизации производительности!!!
Данные обучения могут быть чистыми или зашумленными, что влияет на производительность модели машинного обучения. В этой статье обсуждаются оптимальные стратегии в каждой ситуации. Содержание основано на статье [5].
Актуальные проблемы сбора и аннотирования данных
В настоящее время глубокое обучение является жизненно важной технологией для разработки ИИ. Эффективность этого метода зависит от (1) количества обучающих выборок и (2) качества аннотации данных. Однако большой объем..