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Learning with noisy labels

태스크의 하위 분류와 논문·코드·평가·기법·데이터셋을 탐색하세요.

전체 기법전체 데이터셋
하위 태스크
0
평가표
20
보존된 평가 기록
194

Learning with noisy labels means When we say "noisy labels," we mean that an adversary has intentionally messed up the labels, which would have come from a "clean" distribution otherwise. This setting can also be used to cast learning from only positive and unlabeled data.

평가 결과

데이터셋과 평가 조건을 선택해 성능·논문·코드를 비교하세요. 보존된 Papers with Code 기록으로, 최신 순위는 아닙니다.

CIFAR-10N-Aggregate

원본 태스크: Image Classification / Learning with noisy labels

평가 기록 26건

CIFAR-10N-Worst

원본 태스크: Image Classification / Learning with noisy labels

평가 기록 25건

CIFAR-100N

원본 태스크: Image Classification / Learning with noisy labels

평가 기록 24건

CIFAR-10N-Random1

원본 태스크: Image Classification / Learning with noisy labels

평가 기록 24건

CIFAR-10N-Random2

원본 태스크: Image Classification / Learning with noisy labels

평가 기록 23건

CIFAR-10N-Random3

원본 태스크: Image Classification / Learning with noisy labels

평가 기록 23건

ANIMAL

원본 태스크: Image Classification / Learning with noisy labels

평가 기록 19건

Clothing1M

원본 태스크: Image Classification / Learning with noisy labels

평가 기록 5건

Food-101

원본 태스크: Image Classification / Learning with noisy labels

평가 기록 3건

Chaoyang

원본 태스크: Image Classification / Learning with noisy labels

평가 기록 1건

CIFAR-10

원본 태스크: Image Classification / Learning with noisy labels

평가 기록 1건

CIFAR-100

원본 태스크: Image Classification / Learning with noisy labels

평가 기록 1건

CIFAR-10N

원본 태스크: Image Classification / Learning with noisy labels

평가 기록 1건

COCO-WAN

원본 태스크: Image Classification / Learning with noisy labels

평가 기록 1건

mini WebVision 1.0

원본 태스크: Image Classification / Learning with noisy labels

평가 기록 1건

출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.