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摘要：本发明公开一种基于先验置信与异质共识策略的噪声标签识别方法及系统，涉及人工智能及不平衡分类技术领域，包括：获取若干已标注标签的样本数据，构建原始数据集；利用二分类模型获取原始数据集中每一样本数据的梯度贡献；以类别不平衡为先验条件，以梯度贡献作为标注标签的置信度度量指标，采用先验置信策略，识别原始数据集中的噪声标签样本，构建噪声数据集；去除原始数据集中的噪声数据集，利用干净数据集训练异质分类器；利用异质分类器对噪声数据集中每一样本数据进行伪标签预测，基于伪标签和预设概率共识阈值，采用异质共识策略筛选出噪声数据集中潜在的伪少数类样本数据。本发明可实现类别不平衡条件下准确的噪声标签识别。
主权项：1.一种基于先验置信与异质共识策略的噪声标签识别方法，其特征在于，包括：获取若干已标注标签的样本数据，构建原始数据集；其中，根据标签数量将原始数据集中的样本数据划分为多数类样本和少数类样本；利用基于交叉验证的二分类模型，计算原始数据集中每一样本数据的梯度贡献；以类别不平衡为先验条件，以样本数据的梯度贡献作为标注标签的置信度度量指标，采用先验置信策略，识别原始数据集中的噪声标签样本，构建噪声数据集；获取原始数据集中去除噪声数据集的干净数据集，利用干净数据集训练异质分类器；利用异质分类器对噪声数据集中每一样本数据进行伪标签预测，基于伪标签和预设概率共识阈值，采用异质共识策略筛选出噪声数据集中潜在的伪少数类样本数据。
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百度查询： 山东财经大学 基于先验置信与异质共识策略的噪声标签识别方法及系统
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