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公开(公告)号：CN120045940A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510124267.X
申请日：2025-01-26
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/211 , G06F18/2415 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种基于模型预测置信度变化趋势的样本选择方法，包括以下步骤：1)获取所有的待选择的样本数据；2)对获取的样本数据，形成一个包含噪声标签的k分类数据集；3)对于训练集中的每个样本，收集以下置信度差距：4)在不同训练迭代中收集置信度差距后，得到以下置信度差异时间序列：5)判断置信度差异时间序列的置信度变化趋势，如果置信度差距时间序列具有上升趋势，则将此样本视为潜在的正确标注样本。使用本发明提出的方法能从高损失样本中识别正确标签，从而缓解了传统小损失策略在样本选择时忽略高损失样本中正确标签的问题。
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