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J-GLOBAL ID：201702265538701012   整理番号：17A1272312

Euclid距離に基づくラベル雑音除去【Powered by NICT】

Euclidean distance based label noise cleaning

著者 (2件)： Malik Muhammad Ammar (Department of Computer Engineering, Chosun University, 309 Pilmun-daero, Dong-gu, Gwangju 61452, Rep. of Korea) ,  Kang Moonsoo (Department of Computer Engineering, Chosun University, 309 Pilmun-daero, Dong-gu, Gwangju 61452, Rep. of Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICUFN  ページ： 237-239  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： データセットの品質は,教師つき分類器の性能に重要な役割を果たしている。誤表示した例の存在下では,このような分類器の性能は大幅に低下した。本論文では,Euclid距離に基づくラベル雑音除去手法を提案した。誤分類の可能性が最も高い例は一般的に正と負の例と同様の平均ユークリッド距離を持っている。専門家のレビューのためのそのような例の選択標識雑音除去を助けることができる。サポートベクトル例は大部分の誤分類の例を含んでいるので,著者らは正と負の例のための類似したEuclid距離を持つ上位50%サポートベクトル例をレビューしたデータセットからのラベル雑音の大部分を洗浄できることを提案した。提案手法の重要な寄与は,ラベル雑音,データセットを迅速にする必要がある場合に役立つことができるを洗浄するためにわずか1反復を必要とすることである。は,提案した方法がレビューした例は比較的少ないラベル雑音の90%以上を除去することを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *雑音 ,  *雑音除去 ,  品質
準シソーラス用語： *Euclid距離 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： Euclid距離 ,  ラベル ,  雑音除去