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公开(公告)号：CN120012855A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510077022.6
申请日：2025-01-17
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06N3/08 , G06N3/0464 , G06N3/049
Abstract: 一种用于标签噪声图像处理的卷积神经网络训练方法、电子设备及存储介质，属于标签噪声图像处理技术领域。为提升训练过程的稳定性和改善标签噪声过滤性能，本发明引入了时间平均神经网络，生成更为稳定的样本权重，提升训练过程的稳定性和改善标签噪声过滤性能。针对识别出的噪声数据集，本发明利用时间平均神经网络进行标签修正，由于解耦了深度神经网络和标签噪声修正部分的相互影响，从而提升了标签噪声修正方法的稳定性。整体而言，本发明有效提升了模型在带有噪声标签数据上的鲁棒性和泛化能力。与传统方法相比，本发明在处理标签噪声问题时，表现出显著的优越性。
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