Límites en el rendimiento para la recuperación de etiquetas corruptas en el aprendizaje supervisado: un enfoque finito de prueba de consultas
Autores: Seong, Jin-Taek
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Límites en el rendimiento para la recuperación de etiquetas corruptas en el aprendizaje supervisado: un enfoque finito de prueba de consultas
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Etiqueta
Corrupción
Aprendizaje supervisado
Redes neuronales profundas
Muestras de datos
Experto
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 30
Citaciones: Sin citaciones
La corrupción de etiquetas conlleva un desafío significativo en el aprendizaje supervisado, especialmente en redes neuronales profundas.
Descripción
La corrupción de etiquetas conlleva un desafío significativo en el aprendizaje supervisado, especialmente en redes neuronales profundas.