英语汇报文稿-噪声标签-长尾学习-When Noisy Labels Meet Long Tail Dilemmas A Representation Calibration Method.pptx.docx
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SpeechTitle:PresentationforWhenNoisyLabelsMeetLongTailDilemmas:ARepresentationCalibrationMethod
姓名:?XXX????????班级:?专业学位英语A+10班???????????学号:SZ2316
正文:
Helloeveryone,Today,Iwouldliketoshareapaperwithyoutitled,WhenNoisyLabelsMeetLongTailDilemmas:ARepresentationCalibrationMethod.ThispaperwaspresentedatICCV2023andfocusesonaddressingthechallengeoflearningfromlong-taileddatawithnoisylabels.
Let’stalkaboutthebackground.Whatarethelong-taileddataandnoisylabels?Pleaseobservetheleftfigureontheslide.Intherealworld,thedatacollectedareimbalanced;someclasseshavealargenumberofsamples,whileothershaveasmallnumber.Withinthedataset,thenumberofsamplesforeachclasstakesontheshapeofalong-tail.
Noisylabelsmeanthelabelmismatcheswithitsdata.Forexample,inthe‘dog’class,acatimageislabeledas‘dog’,thatisa‘noisylabel’.
Inpreviouswork,methodsforlearningwithnoisylabelsincludedthememorizationeffectandthenoisetransitionmatrix.Bothmethodsaresusceptibletotheimbalancedsamplesizesinherentinlong-taileddata.
Similarly,methodsforlearningwithlong-taileddatatypicallyinvolveadaptingre-samplingandre-weightingtechniques.However,thesemethodstendtoaccumulateerrorinformationfromnoisylabels.
Methodsforaddressingbothproblemssimultaneouslycanbecategorizedintotwomainapproaches:
(1)Distinguishingmislabeleddatafromdatabelongingtotailclassesforsubsequentprocedures.
(2)Mitigatingthesideeffectsofmislabeleddataandlong-taileddatainaunifiedmanner,typicallyrelyingonstrongassumptions.
Thefirstmethodnecessitatesrepresentationstodiscernwhetheralabelisnoisy,buttheserepresentationsarederivedfromnoisydata,thuslackingrobustness.
Ontheotherhand,thesecondmethodreliesheavilyonstrongassumptionsandmaynotgeneralizewell.
TheauthorproposedRCALinspiredbythes
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