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A robust optimization method for label noisy datasets based on adaptive threshold: Adaptive-k

Frontiers of Computer Science 2024年第4期18卷 49-60页

作者： Enes DEDEOGLU himmet toprak kesgin Mehmet Fatih AMASYALI Department of Computer Engineering Yildiz Technical UniversityIstanbul 34220Turkey

The use of all samples in the optimization process does not produce robust results in datasets with label *** the gradients calculated according to the losses of the noisy samples cause the optimization process to go in the wrong *** this paper,we recommend using samples with loss less than a threshold determined during the optimization,instead of using all samples in the *** proposed method,Adaptive-k,aims to exclude label noise samples from the optimization process and make the process *** noisy datasets,we found that using a threshold-based approach,such as Adaptive-k,produces better results than using all samples or a fixed number of low-loss samples in the *** the basis of our theoretical analysis and experimental results,we show that the Adaptive-k method is closest to the performance of the Oracle,in which noisy samples are entirely removed from the ***-k is a simple but effective *** does not require prior knowledge of the noise ratio of the dataset,does not require additional model training,and does not increase training time *** the experiments,we also show that Adaptive-k is compatible with different optimizers such as SGD,SGDM,and *** code for Adaptive-k is available at GitHub.

关键词： robust optimization label noise noisy label deep learning noisy datasets noise ratio estimation robust training

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