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申请/专利权人：昆明理工大学
摘要：本发明涉及深度学习技术领域，且公开了一种基于元学习的含噪声标签学习方法包括搭建完成的学生模型网络和教师模型网络，图片数据分别输入学生模型网络和教师模型网络通过内循环对学生模型网络中的依据图片数据建立的噪声标签进行更新学习，并将更新后的数据发送到教师模型网络中，通过外循环对教师模型网络添加注意力机制，最后输出结果。该基于元学习的含噪声标签学习方法构建了元学习的内部和外部循环。在内部循环中，使用一致性来加强错误标注和正确标注预测结果的一致性，而在外部循环中，使用MAE来重建覆盖的掩模区域，实现内外循环的交替更新，提高特征对前景区域的关注力，提高不同噪声比例上的分类精度。
主权项：1.一种基于元学习的含噪声标签学习方法，包括搭建完成的学生模型网络和教师模型网络，其特征在于：包括以下步骤：S1、将图片数据分别输入学生模型网络和教师模型网络；S2、通过内循环对学生模型网络中的依据图片数据建立的噪声标签进行更新学习得到权重参数，并将更新后的权重参数发送到教师模型网络中；S3、通过外循环对教师模型网络添加注意力机制，并将训练的部分参数返回学生模型网络；S4、输出结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 昆明理工大学 一种基于元学习的含噪声标签学习方法
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