Ensemble noisy label detection on MNIST

Fazekas, István, Barta, Attila, Fórián, László (2021) Ensemble noisy label detection on MNIST Annales Mathematicae et Informaticae (53.): Selected papers of the 1st Conference on Information Technology and Data Science. pp. 125-137. ISSN 1787-6117 (Online)

pdf AMI_53_from125to137.pdf Download (805kB) [error in script]

Absztrakt (kivonat)

In this paper machine learning methods are studied for classification data containing some misleading items. We use ensembles of known noise correction methods for preprocessing the training set. Preprocessing can be either relabeling or deleting items detected to have noisy labels. After preprocessing, usual convolutional networks are applied to the data. With preprocessing, the performance of very accurate convolutional networks can be further improved.

Mű típusa:	Folyóiratcikk - Journal article
Szerző:	Szerző neve Email MTMT azonosító ORCID azonosító Közreműködés Fazekas, István NEM RÉSZLETEZETT NEM RÉSZLETEZETT NEM RÉSZLETEZETT Szerző Barta, Attila NEM RÉSZLETEZETT NEM RÉSZLETEZETT NEM RÉSZLETEZETT Szerző Fórián, László NEM RÉSZLETEZETT NEM RÉSZLETEZETT NEM RÉSZLETEZETT Szerző
Megjegyzés:	This work was supported by the construction EFOP-3.6.3-VEKOP-16-2017-00002. The project was supported by the European Union, co-financed by the European Social Fund.
Kapcsolódó URL-ek:	Befoglaló kötet
Kulcsszavak:	Label noise, deep learning, classification
Nyelv:	angol
DOI azonosító:	10.33039/ami.2021.03.015
ISSN:	1787-6117 (Online)
Felhasználó:	Tibor Gál
Dátum:	18 Máj 2021 15:28
Utolsó módosítás:	18 Máj 2021 15:28
URI:	http://publikacio.uni-eszterhazy.hu/id/eprint/7000

Műveletek (bejelentkezés szükséges)

Tétel nézet