Computer Vision and Pattern Recognition,Machine Learning,Image and Video Processing,چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی , یادگیری ماشین , پردازش تصویر و فیلم ,
توضیحات
Submitted 26 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: Preprint submitted to the International Journal of Computer Vision (IJCV)
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 26 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد. ، نظرات: preprint ارسال شده به مجله بین المللی دید رایانه (IJCV)
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
The performance of deep neural networks scales with dataset size and label quality, rendering the efficient mitigation of low-quality data annotations crucial for building robust and cost-effective systems. Existing strategies to address label noise exhibit severe limitations due to computational complexity and application dependency. In this work, we propose WANN, a Weighted Adaptive Nearest Neighbor approach that builds on self-supervised feature representations obtained from foundation models. To guide the weighted voting scheme, we introduce a reliability score, which measures the likelihood of a data label being correct. WANN outperforms reference methods, including a linear layer trained with robust loss functions, on diverse datasets of varying size and under various noise types and severities. WANN also exhibits superior generalization on imbalanced data compared to both Adaptive-NNs (ANN) and fixed k-NNs. Furthermore, the proposed weighting scheme enhances supervised dimensionality reduction under noisy labels. This yields a significant boost in classification performance with 10x and 100x smaller image embeddings, minimizing latency and storage requirements. Our approach, emphasizing efficiency and explainability, emerges as a simple, robust solution to overcome the inherent limitations of deep neural network training. The code is available at https://github.com/francescodisalvo05/wann-noisy-labels .
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
عملکرد مقیاس شبکه های عصبی عمیق با اندازه مجموعه داده ها و کیفیت برچسب ، باعث کاهش کارآمد حاشیه نویسی داده های با کیفیت پایین برای ساخت سیستم های قوی و مقرون به صرفه می شود.استراتژی های موجود برای پرداختن به سر و صدای برچسب محدودیت های شدیدی را به دلیل پیچیدگی محاسباتی و وابستگی به کاربرد نشان می دهد.در این کار ، ما WANN را پیشنهاد می کنیم ، یک رویکرد نزدیکترین همسایه سازگار با وزن که بر روی بازنمایی ویژگی های خودبوشی به دست آمده از مدل های بنیادی ساخته شده است.برای هدایت طرح رای گیری وزنه برداری ، ما یک نمره قابلیت اطمینان را معرفی می کنیم که احتمال صحیح بودن برچسب داده را اندازه گیری می کند.Wann از روشهای مرجع ، از جمله یک لایه خطی که با توابع از دست دادن قوی آموزش دیده است ، در مجموعه داده های متنوع با اندازه متفاوت و تحت انواع و شدت سر و صدای مختلف بهتر عمل می کند.WANN همچنین در مقایسه با هر دو NNS سازگار (ANN) و K-NNS ثابت ، تعمیم برتر در داده های نامتوازن را نشان می دهد.علاوه بر این ، طرح وزن پیشنهادی کاهش ابعاد تحت نظارت را تحت برچسب های پر سر و صدا افزایش می دهد.این امر باعث افزایش قابل توجهی در عملکرد طبقه بندی با تعبیه تصویر کوچکتر 10 برابر و 100 برابر ، به حداقل رساندن تأخیر و نیاز به ذخیره سازی می شود.رویکرد ما ، با تأکید بر کارآیی و توضیح ، به عنوان یک راه حل ساده و قوی برای غلبه بر محدودیت های ذاتی آموزش عمیق شبکه عصبی ظاهر می شود.این کد در https://github.com/francescodisalvo05/wann-noisy-labels در دسترس است.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
