基于深度學(xué)習(xí)的標(biāo)簽噪聲學(xué)習(xí)算法綜述

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摘要：在深度學(xué)習(xí)算法的使用過程中，樣本被正確標(biāo)注與否直接影響著深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建與學(xué)習(xí)的效果。這些算法標(biāo)注數(shù)據(jù)的過程是一個(gè)高成本、費(fèi)精力的過程，并且在標(biāo)注數(shù)據(jù)的過程中由于受到各種主客觀因素的影響，往往會(huì)導(dǎo)致標(biāo)簽噪聲的產(chǎn)生，這種情況在模型實(shí)際應(yīng)用中非常常見。為了更好地研究和解決標(biāo)簽噪聲這類問題，找到較為合理的模型標(biāo)簽噪聲解決方案，嘗試從深度學(xué)習(xí)的角度出發(fā)，研究現(xiàn)有的標(biāo)簽噪聲學(xué)習(xí)算法有關(guān)文獻(xiàn)，并將那些能讓標(biāo)簽噪聲被有效訓(xùn)練、合理消除的模型進(jìn)行更深入研究。（剩余5541字）