Learning With Noisy Labels

노이즈 레이블을 사용한 학습은 훈련 데이터에서 일부 레이블이 악의적으로 변경되어 원래 깨끗한 분포에서 발생한 레이블에 오류가 생기는 작업을 말합니다. 이 작업의 목표는 이러한 비최적의 데이터 조건 하에서 이러한 오류 레이블을 효과적으로 식별하고 수정할 수 있는 알고리즘을 설계하고 개발하여 모델의 견고성과 일반화 능력을 향상시키는 것입니다. 노이즈 레이블을 사용한 학습은 컴퓨터 비전뿐만 아니라 다른 기계 학습 작업에도 널리 적용될 수 있으며, 이를 통해 모델의 실제 환경에서의 적응성과 신뢰성이 향상됩니다.