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摘要
本发明提供的一种基于流形正则化转移矩阵的标签噪声估计方法,通过预训练第二网络中第一网络,并对数据集蒸馏后,将获得的子数据集输入至第二网络中,得到子数据集内的数据实例所属类别的概率以及获得与数据实例相关的转移矩阵；进一步根据数据实例标签计算得到第二网络的交叉熵损失,并结合已构建的表述数据实例属于相同流形的一致性的关联矩阵、数据实例属于不同流形的惩罚矩阵,计算第二网络的损失函数；通过调整损失函数减小训练第二网络得到训练好的第二网络,从而完成数据实例所属类别的预估。本发明可以在不影响转移矩阵逼近误差的情况下,减小估计误差,实验证明本发明在标签噪声学习中可以取得优异的性能。
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