【摘 要】
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数据分类的准确性依赖于数据标注的质量和数量,当训练数据被错误标注时,数据分类的准确性会受到很大的影响。针对这种情形,提出一种基于稀疏重构权的错误标注数据检测方法。
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数据分类的准确性依赖于数据标注的质量和数量,当训练数据被错误标注时,数据分类的准确性会受到很大的影响。针对这种情形,提出一种基于稀疏重构权的错误标注数据检测方法。首先,对含有错误标注数据集采用k近邻的方法求取其近邻点;然后,通过求解带L1-范数的最小二乘模型计算每个标注数据的局部稀疏重构权,并利用稀疏重构权计算每个标注数据的置信度;最后,通过寻找置信度曲线中最大曲率的位置,自适应地检测出错误标注数据。通过实际数据的实验验证了本文所提算法的有效性。
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