Learning With Noisy Labels

التعلم مع التسميات الضوضائية يشير إلى المهمة التي يتم فيها تغيير بعض التسميات في بيانات التدريب بشكل خبيث، مما يؤدي إلى أخطاء في التسميات التي كانت في الأصل من توزيع نظيف. الهدف من هذه المهمة هو تصميم وتطوير خوارزميات قادرة على تحديد وتقويم هذه التسميات الخاطئة تحت ظروف البيانات غير المثلى، مما يعزز صلابة وقدرة التعميم للنموذج. التعلم مع التسميات الضوضائية ليس فقط له قيمة تطبيقية كبيرة في رؤية الحاسوب، بل يمكن تطبيقه أيضًا على مهام التعلم الآلي الأخرى بشكل واسع، مما يحسن قابلية التكيف ومصداقية النماذج في السيناريوهات الواقعية.