ノイジーラベル学習

ノイズ付きラベルでの学習とは、訓練データにおいて一部のラベルが悪意を持って変更され、本来クリーンな分布から得られたラベルに誤りが生じる状況でのタスクを指します。このタスクの目的は、そのような非最適なデータ条件下でも効果的にこれらの誤ったラベルを特定し、修正するアルゴリズムを設計・開発することです。これにより、モデルの堅牢性と汎化能力を向上させることができます。ノイズ付きラベルでの学習は、コンピュータビジョン分野での応用価値だけでなく、他の機械学習タスクにも広く適用でき、実世界のシナリオにおけるモデルの適応性と信頼性を向上させます。