开放噪声双视角识别
一个统一适配器，从数据与学习双视角识别开放集噪声，可插入主流噪声标签学习方法。
Chen-Chen, Zong · Penghui, Yang · 谢明昆 · 黄圣君
IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2025
数据视角利用标签可聚类性和邻居一致性识别基本开放集样本；学习视角用一对多分类器和渐进开放消歧策略学习可靠的“内部vs外部”边界，捕捉与闭集样本重叠的困难开放集样本。
可以很容易地集成到主流噪声标签学习方法中提升性能和鲁棒性，只需微小修改。
在开放世界CIFAR-80数据集上，DivideMix加上OpenAda在80%对称噪声和40%非对称噪声下分别提升9.31%和18.26%。