Label-Fehlererkennung

Label-Fehler-Erkennung ist eine wichtige Unterabgabe innerhalb der diversen Aufgaben, die darauf abzielt, Label-Fehler in Datensätzen zu identifizieren. Diese Aufgabe beinhaltet die Analyse von Inkonsistenzen zwischen den Merkmalen und Labels der Daten, die Verbesserung der Datenqualität und die Sicherstellung der Trainingswirksamkeit und Generalisierungsfähigkeit von maschinelles Lernen-Modellen. Die genaue Erkennung und Korrektur von Label-Fehlern im Vorverarbeitungsstadium der Daten ist entscheidend für die Steigerung der Modellleistung.