信息互补的锐度感知最小化的标签噪声学习
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中图分类号：TP181 文献标志码：A
深度神经网络在解决各类计算机视觉任务时，呈现出了卓越性能和显著成果。其发展离不开浩繁数据集的支撑，但由于样本可辨识度较低、标注样本具有主观性等因素，不可避免地引入了标签噪声，从而影响深度模型泛化效果。同时，标签噪声无处不在：医疗领域内的数据集的标记需要领域专业知识，且观察者与观察者之间也会存在分歧，而错误的预测可能会直接影响到诊疗结果[3]；在军事目标识别任务中，一些外观相似的军事目标经常容易被标注错误，比如坦克和自行榴弹炮[4]等。（剩余14790字）