[发明专利]具有针对带噪标签的噪声鲁棒损失的实例自适应训练在审
申请号: | 202280008838.8 | 申请日: | 2022-08-25 |
公开(公告)号: | CN116745774A | 公开(公告)日: | 2023-09-12 |
发明(设计)人: | 金立峰;宋林峰;许坤;俞栋 | 申请(专利权)人: | 腾讯美国有限责任公司 |
主分类号: | G06F40/44 | 分类号: | G06F40/44 |
代理公司: | 北京德琦知识产权代理有限公司 11018 | 代理人: | 程杰;王琦 |
地址: | 美国加利福尼亚州*** | 国省代码: | 暂无信息 |
权利要求书: | 暂无信息 | 说明书: | 暂无信息 |
摘要: | 本申请包括一种方法和装置,所述装置包括用于使用具有噪声鲁棒损失的神经网络的联合训练方法的计算机代码。所述联合训练方法包括使用输入编码器,将带噪数据集的输入标记编码为输入矢量;使用分类器模型,基于所述输入矢量预测标签;使用标签质量预测器模型,基于所述输入矢量和所述标签计算β值,其中所述β值对于每个训练实例是实例特定的;以及基于所述β值和熵值,使用第一修正的损失函数对多于一个模型进行联合训练。 | ||
搜索关键词: | 具有 针对 标签 噪声 损失 实例 自适应 训练 | ||
【主权项】:
暂无信息
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