Understanding and Mitigating the Bias in Sample Selection for Learning with Noisy Labels
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Wei, Qi, Feng, Lei, Wang, Haobo, An, Bo |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Variational Rectification Inference for Learning with Noisy Labels
di: Sun, Haoliang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sun, Haoliang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Mitigating Label Noise on Graph via Topological Sample Selection
di: Wu, Yuhao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Yuhao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning with Imbalanced Noisy Data by Preventing Bias in Sample Selection
di: Liu, Huafeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Huafeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enhancing Sample Selection Against Label Noise by Cutting Mislabeled Easy Examples
di: Yuan, Suqin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yuan, Suqin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Mitigating Noisy Supervision Using Synthetic Samples with Soft Labels
di: Lu, Yangdi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lu, Yangdi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Sample Selection Bias in Machine Learning for Healthcare
di: Chauhan, Vinod Kumar, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chauhan, Vinod Kumar, et al.
Pubblicazione: (2024)
Estimating Noisy Class Posterior with Part-level Labels for Noisy Label Learning
di: Zhao, Rui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhao, Rui, et al.
Pubblicazione: (2024)
CroSel: Cross Selection of Confident Pseudo Labels for Partial-Label Learning
di: Tian, Shiyu, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Tian, Shiyu, et al.
Pubblicazione: (2023)
Federated Learning with Instance-Dependent Noisy Label
di: Wang, Lei, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wang, Lei, et al.
Pubblicazione: (2023)
Sample Selection via Contrastive Fragmentation for Noisy Label Regression
di: Kim, Chris Dongjoo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Chris Dongjoo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Detect and Correct: A Selective Noise Correction Method for Learning with Noisy Labels
di: Grinberg, Yuval, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Grinberg, Yuval, et al.
Pubblicazione: (2025)
NoisyGL: A Comprehensive Benchmark for Graph Neural Networks under Label Noise
di: Wang, Zhonghao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Zhonghao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deep Learning Classification With Noisy Labels
di: Sanchez, Guillaume, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Sanchez, Guillaume, et al.
Pubblicazione: (2020)
Noisy Early Stopping for Noisy Labels
di: Toner, William, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Toner, William, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning Discriminative Dynamics with Label Corruption for Noisy Label Detection
di: Kim, Suyeon, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kim, Suyeon, et al.
Pubblicazione: (2024)
Understanding SAM's Robustness to Noisy Labels through Gradient Down-weighting
di: Luong, Hoang-Chau, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Luong, Hoang-Chau, et al.
Pubblicazione: (2024)
Tackling Noisy Labels with Network Parameter Additive Decomposition
di: Wang, Jingyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Jingyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
ChronoSelect: Robust Learning with Noisy Labels via Dynamics Temporal Memory
di: Wang, Jianchao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Jianchao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Nested Graph Pseudo-Label Refinement for Noisy Label Domain Adaptation Learning
di: Wang, Yingxu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Yingxu, et al.
Pubblicazione: (2025)
High-dimensional Learning with Noisy Labels
di: Firdoussi, Aymane El, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Firdoussi, Aymane El, et al.
Pubblicazione: (2024)
On the Origins of Sampling Bias: Implications on Fairness Measurement and Mitigation
di: Zhioua, Sami, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhioua, Sami, et al.
Pubblicazione: (2025)
Scalable Label Distribution Learning for Multi-Label Classification
di: Zhao, Xingyu, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhao, Xingyu, et al.
Pubblicazione: (2023)
Multi-scale DeepOnet (Mscale-DeepOnet) for Mitigating Spectral Bias in Learning High Frequency Operators of Oscillatory Functions
di: Wang, Bo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Bo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Dirichlet-based Per-Sample Weighting by Transition Matrix for Noisy Label Learning
di: Bae, HeeSun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bae, HeeSun, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Theoretical Understanding of Gradient Bias in Meta-Reinforcement Learning
di: Feng, Xidong, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Feng, Xidong, et al.
Pubblicazione: (2021)
Learning from Noisy Labels via Conditional Distributionally Robust Optimization
di: Guo, Hui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Guo, Hui, et al.
Pubblicazione: (2024)
Dirichlet-Based Prediction Calibration for Learning with Noisy Labels
di: Zong, Chen-Chen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zong, Chen-Chen, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedNoisy: Federated Noisy Label Learning Benchmark
di: Liang, Siqi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Liang, Siqi, et al.
Pubblicazione: (2023)
COLUR: Confidence-Oriented Learning, Unlearning and Relearning with Noisy-Label Data for Model Restoration and Refinement
di: Sui, Zhihao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sui, Zhihao, et al.
Pubblicazione: (2025)
The Exploration of Error Bounds in Classification with Noisy Labels
di: Liu, Haixia, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Haixia, et al.
Pubblicazione: (2025)
Foster Adaptivity and Balance in Learning with Noisy Labels
di: Sheng, Mengmeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sheng, Mengmeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning to Clean: Reinforcement Learning for Noisy Label Correction
di: Heidari, Marzi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Heidari, Marzi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Joint Asymmetric Loss for Learning with Noisy Labels
di: Wang, Jialiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Jialiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Efficient Bilevel Optimization for Meta Label Correction in Noisy Label Learning
di: Nguyen, Ba Hoang Anh, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Nguyen, Ba Hoang Anh, et al.
Pubblicazione: (2026)
TMLC-Net: Transferable Meta Label Correction for Noisy Label Learning
di: Li, Mengyang
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Mengyang
Pubblicazione: (2025)
Introducing Fractional Classification Loss for Robust Learning with Noisy Labels
di: Kurucu, Mert Can, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kurucu, Mert Can, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning to Forget with Information Divergence Reweighted Objectives for Noisy Labels
di: Birrell, Jeremiah, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Birrell, Jeremiah, et al.
Pubblicazione: (2025)
Potential Energy based Mixture Model for Noisy Label Learning
di: Wang, Zijia, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Zijia, et al.
Pubblicazione: (2024)
Seismic Traveltime Tomography with Label-free Learning
di: Wang, Feng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Feng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Active Learning for Graphs with Noisy Structures
di: Chi, Hongliang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chi, Hongliang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Variational Rectification Inference for Learning with Noisy Labels
di: Sun, Haoliang, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Mitigating Label Noise on Graph via Topological Sample Selection
di: Wu, Yuhao, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Learning with Imbalanced Noisy Data by Preventing Bias in Sample Selection
di: Liu, Huafeng, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Enhancing Sample Selection Against Label Noise by Cutting Mislabeled Easy Examples
di: Yuan, Suqin, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Mitigating Noisy Supervision Using Synthetic Samples with Soft Labels
di: Lu, Yangdi, et al.
Pubblicazione: (2024)