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)

[img] pdf
AMI_53_from125to137.pdf

Download (805kB)
Hivatalos webcím (URL): https://doi.org/10.33039/ami.2021.03.015

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
Szerző:
Szerző neveMTMT azonosítóORCID azonosítóKözreműködés
Fazekas, IstvánNEM RÉSZLETEZETTNEM RÉSZLETEZETTSzerző
Barta, AttilaNEM RÉSZLETEZETTNEM RÉSZLETEZETTSzerző
Fórián, LászlóNEM RÉSZLETEZETTNEM RÉSZLETEZETTSzerző
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:
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 Tétel nézet