鲁棒学习

作品数：28被引量：120H指数：6
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面向分类任务的鲁棒高斯过程隐变量模型
《计算机技术与发展》2025年第2期86-92,共7页李平 仝涛 
国家自然科学基金青年基金项目(62006126);江苏省自然科学基金项目(BK20200740)。
高斯过程隐变量模型(GPLVM)作为一种高效的贝叶斯无参降维模型,目前已广泛应用于多种应用中。然而传统的GPLVM模型为完全无监督降维模型,导致其无法有效嵌入监督信息,从而极大地限制了其在监督学习任务中的性能。同时GPLVM通常假设数据...
关键词：高斯过程 隐变量模型 监督学习 离群点噪声 鲁棒学习 
一种偏差和方差双降的双鲁棒去偏学习模型
《小型微型计算机系统》2024年第11期2663-2672,共10页苗忠琦 童向荣 
国家自然科学基金项目(62072392,61972360)资助;山东省重大科技创新工程项目(2019522Y020131)资助;山东省自然科学基金项目(ZR2020QF113)资助.
在推荐系统中,点击后转化率是反映用户偏好的重要信号.然而,传统的双鲁棒估计器在预测转化率时存在选择偏差的问题,这会导致估计器方差和偏差过高.为解决以上难题,提出了通用的双鲁棒去偏学习模型,在选择偏差场景下提出更具稳定性的双...
关键词：推荐系统 选择偏差 双鲁棒学习 点击后转化率 
基于噪声鲁棒学习的胸部X射线尘肺鉴别方法
《计算机工程》2024年第11期350-359,共10页崔锦莹 梁立河 任雪婷 强彦 赵涓涓 孔晓梅 尉骁 张华 
国家自然科学基金重点项目(U21A20469);中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金(N2020-PT320-005);国家卫生健康委尘肺病重点实验室开放课题(YKFKT004)。
在医学图像噪声标注数据的训练中,目前常用的方法是根据训练损失对噪声标签数据集进行划分,以过滤掉噪声标签样本。然而,这种方法面临两个需要解决的问题,即如何在筛选出噪声样本的同时尽可能地保留与其损失分布相似的困难样本,以及如...
关键词：噪声标签 尘肺筛查 困难样本感知 弱监督学习 医学图像分类 
面向鲁棒学习的对抗训练技术综述被引量：5
《中国图象图形学报》2023年第12期3629-3650,共22页隋晨红 王奥 周圣文 臧安康 潘云豪 刘颢 王海鹏 
国家自然科学基金项目(61601397,62076249);国防科技基础加强技术领域基金项目(2022-JCJQ-JJ-0287);山东省自然科学基金创新发展联合基金项目(ZR202209130044)。
深度学习在众多领域取得了巨大成功。然而,其强大的数据拟合能力隐藏着不可解释的“捷径学习”现象,从而引发深度模型脆弱、易受攻击的安全隐患。众多研究表明,攻击者向正常数据中添加人类无法察觉的微小扰动,便可能造成模型产生灾难性...
关键词：深度学习 对抗攻击 对抗防御 对抗训练 鲁棒性 
基于标签噪声鲁棒学习的疾病风险预测被引量：1
《计算机系统应用》2023年第10期184-191,共8页郭雨茜 李华玲 
山西省重点研发计划(202102020101009)。
疾病风险预测能够筛查易患人群,并在早期进行预防干预措施以降低疾病的发生率及死亡率.随着机器学习技术的快速发展,基于机器学习的疾病风险预测得到了广泛应用.然而,机器学习十分依赖于高质量的标注信息,医疗数据中存在的标签噪声会给...
关键词：标签噪声 鲁棒学习 疾病风险预测 深度学习 
面向特征演变环境的标记噪声鲁棒学习算法
《计算机研究与发展》2023年第8期1740-1753,共14页张震宇 姜远 
国家自然科学基金项目(62176117)。
在现实应用中,数据通常以流的形式不断积聚,数据的特征可能随时间而演变.例如,在环境监测任务中,由于旧传感器达到使用寿命和新传感器的部署,数据特征可能会动态地消失或增加.此外,除了可演变的特征空间,数据标记可能存在噪声.当特征空...
关键词：标记噪声 特征演变环境 弱监督学习 开放环境 鲁棒学习 
一种基于成对字向量和噪声鲁棒学习的同义词挖掘算法被引量：1
《自动化学报》2023年第6期1181-1194,共14页张浩宇 王戟 
国家重点研发计划(2017YFB1001802);国家自然科学基金(91948303,62032024)资助。
同义词挖掘是自然语言处理中一项重要任务.为了构建大规模训练语料,现有研究利用远程监督、点击图筛选等方式抽取同义词种子,而这几种方式都不可避免地引入了噪声标签,从而影响高质量同义词挖掘模型的训练.此外,由于大量实体词所具有的...
关键词：同义词挖掘 噪声标签学习 自然语言处理 成对字向量 信息抽取 
基于鲁棒学习与时空信息素的抗干扰射频层析成像方法
《物联网技术》2023年第3期70-76,共7页罗春海 甘官寿 黄子宁 郑宜荣 黄开德 杨志勇 
国家自然科学基金(61906041);2021年国家级大学生创新创业训练计划(202111847022);2021年佛山科学技术学院学术基金项目(xsjj202104zrb07)。
针对射频链路接收信号强度(RSS)基准值易受环境因素影响,以及兴趣目标与环境耦合引发的多径干扰所造成的射频层析成像性能衰退问题,提出基于鲁棒子空间学习和时空信息素的抗干扰成像方法。链路RSS表示为环境相关的背景和目标运动相关的...
关键词：窄带射频传感网络 多径不确定性 射频层析成像 MoG-LRMF模型 EM算法 时空信息素 
噪声鲁棒的轻量级深度遥感场景图像分类检索被引量：6
《中国图象图形学报》2021年第12期2991-3004,共14页王亚鹏 李阳 王家宝 赵勋 苗壮 
国家自然科学基金项目(61806220)。
目的基于深度神经网络的遥感图像处理方法在训练过程中往往需要大量准确标注的数据,一旦标注数据中存在标签噪声,将导致深度神经网络性能显著降低。为了解决噪声造成的性能下降问题,提出了一种噪声鲁棒的轻量级深度遥感场景图像分类检...
关键词：标签噪声 鲁棒学习 图像分类 图像检索 哈希学习 轻量级网络 
结构化非线性有序回归的用户信用等级划分
《模式识别与人工智能》2020年第9期839-851,共13页任永功 郭珈岐 张晶 
国家自然科学基金项目(No.61902165,61976109);辽宁省自然科学基金项目(No.20180550542);辽宁省教育厅青年基金项目(No.LQ2019029);大连市科技创新基金项目(No.2018J12GX047);大连市重点实验室专项资助。
传统用户信用评价方法仅通过构建二分类模型实现用户欺诈检测,难于挖掘应用的潜在价值.文中将用户信用评价转化为基于用户信用等级排序的有序回归问题,提出结构化非线性有序回归算法,实现高效信用等级分析.首先,生成自适应局部权值矩阵...
关键词：用户信用等级 有序回归 鲁棒学习 非线性判别学习 
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