{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{-“日期-部分”：[[2024,6,18]]，“日期-时间”：“2024-06-18T15:06:43Z”，“时间戳”：1718723203161}，“引用-计数”：0，“发布者”：“人工智能发展协会（AAAI）”，“问题”：“1”，“内容域”：{“域”：[]，“交叉标记限制”：false}，“short container-title”：[“AAAI”]，“抽象”：“\n\n在分类器学习的许多应用中，训练数据受到标签噪声的影响。使用大量训练数据学习深层网络，其中噪声标签的问题特别相关。当前提出的用于在标签噪声下学习深层网络的技术侧重于修改网络结构和从噪声标签中估计真实标签的算法。另一种方法是寻找固有的噪声容限损失函数。对于二进制分类，存在对标签噪声鲁棒的损失函数的理论结果。在本文中，我们提供了损失函数的一些充分条件，以便在该损失函数下的风险最小化能够内在地容忍多类分类问题中的标签噪声。这些结果推广了已有的关于二值分类的容错损失函数的结果。我们研究了深度网络中一些广泛使用的损失函数，并表明基于误差平均绝对值的损失函数对标记噪声具有内在的鲁棒性。因此，即使在标签噪声下，标准反向传播也足以学习真正的分类器。通过实验，我们证明了这种损失函数用于神经网络学习的风险最小化的鲁棒性。\n\n<\/jats:p>“，”DOI“：”10.1609\/aaai.v31i1.10894“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[2022,6,24]]，”date-time“：”2022-06-24T06:26:28Z“，”timestamp“：1656051988000}，”source“：“Crossref”，“is-referenced-by-count”：364，“title”：[“深度神经网络标签噪声下的鲁棒损失函数”]，“前缀”：“10.1609”，“volume”：“31”作者“：[{“given”：“Aritra”，“family”：“Ghosh”，“sequence”：“first”，“affiliation”：[]}，{“给定”：“Himanshu”，“家庭”：“Kumar”，“序列”：“additional”，“从属关系”：[]}，}“giving”：“P.S.”，“家族”：“Sastry”，“顺序”：“附加”，“隶属关系”：[]}]，“成员”：“9382”，“在线发布”：{“日期段”：[2017,2,13]]}，“集装箱标签”：[“AAAI人工智能会议记录“]，“original-title”：[]，“link”：[{“URL”：“https:\/\/ojs.AAAI.org\/index.php\/AAAI\/aarticle\/download\/10894\/10753”，“content-type”：“application\/pdf”，“content-version”：“vor”，“intended-application”：“text-mining”}，{“URL”：“https:\/\/ojs.aaai.org\/index.php\/aaai\/article\/download\/10894\/10753“，”内容类型“：”未指定“，”content-version“：”vor“，”intended-application“：”相似性检查“}]，”存放“：{”日期部分“：[2022,6,24]]，”日期时间“：”2022-06-24T06:26:28Z“，”时间戳“：1656051988000}，”分数“：1，”资源“：”{“主要”：{“URL”：“https:\/\/ojs.aaai.org\/index.php\/aaai\/article\/view\/10894“}}，”副标题“：[]，”短标题“：[]，”已发布“：{”日期部分“：[[2017,2,13]]}，“引用计数”：0，“日志发布”：{“问题”：“1”，“在线发布”：}“日期部分”：[[2017，2,11]]}}、“URL”：“http://\/dx.doi.org\/10.10609 \/aaai.v31i1.10894“，”关系“：{}，”ISSN“：[”2374-3468“，”2159-5399“]，”ISSN-type“：[{”value“：”2374-3468“，”type“：“电子”}，{“value”：“2159-5399”，“type”：”print“}]，“subject”：[]，“published”：{“date-parts”：[[2017,2,13]]}}}