置信学习(confident learning,CL)是一种新兴的、具有原则性的框架,以识别标签错误、表征标签噪声并应用于带噪学习

最大的优势:可以用于发现标注错误的样本!

无需迭代,开源了相应的python包,方便地快速使用!在ImageNet中查找训练集的标签错误仅仅需要3分钟!

可直接估计噪声标签与真实标签的联合分布,具有理论合理性。不需要超参数,只需使用交叉验证来获得样本外的预测概率。

不需要做随机均匀的标签噪声的假设(这种假设在实践中通常不现实)。

与模型无关,可以使用任意模型,不像众多带噪学习与模型和训练过程强耦合。



【1】交叉验证
【2】计算计数矩阵
【3】标定计数矩阵
【4】估计噪声标签和真实标签的联合分布

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