噪声标签识别与纠正的置信度预测方法

弱监督场景下的标签噪声广泛存在于现实世界的数据中,导致分类性能下降。测量误差、主观标签偏差和人为标记错误都是导致噪声标签的主要原因。为降低噪声标签对模型分类性能的影响,该文提出一种噪声标签识别与纠正的置信度预测方法(CPRC)。首先,定义初始可信样本选择策略,筛选优质的可信样本;然后,建立置信度连接关系,设计标签概率预测方法,推断样本标签置信度;最后,迭代搜索最优置信度样本,实现噪声标签识别和纠正。该文选择在Seeds、Penbase等经典数据集上进行广泛实验,实验结果表明,该文算法可以显著提高不同类型基础分类器在不同噪声比下的分类性能,且性能优于目前先进的噪声标签学习算法。