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公开(公告)号：CN113919439A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111233079.9
申请日：2021-10-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种提高分类学习数据集质量方法、系统、装置及存储介质，属于图像分类技术领域，方法包括：利用预设计的更新方法更新数据集；响应于检测到数据集中干净标签占比不提高，输出数据集；响应于检测到数据集中干净标签占比提高，再次利用预设计的更新方法更新数据集；所述预设计的更新方法，包括：通过锚点样本的网络输出获取标签的错误转移概率矩阵；根据标签的错误转移概率矩阵获取标签的错误率和权重，根据标签的错误率和权重获取数据集的加权平均错误率；对数据样本根据标签标注错误的概率大小进行排序，结合数据集的加权平均错误率筛选出错误标签样本，利用标签的错误转移概率矩阵修正错误标签样本的标签，更新数据集。
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