抗噪声性能稳定
首个通过抑制虚假特征提升噪声标签学习的方法，利用学习到的不变特征进行可靠的标签校正。
Deng, Lihui · 杨波 · Kang, Zhongfeng · 向艳萍
Neural Networks 2024
通过标签扰动和表征解相关两个过程，降低所捕获的虚假特征，增强表征各维度间的独立性。
标签扰动过程促使DNN在不同环境下获得稳定表现，从而减少虚假特征。
表征解相关过程增强表征向量各维度的独立性，使得能准确利用学习到的不变特征来校正标签。
在四个基准数据集上达到与现有最优方法相当甚至更好的性能。