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Advances-in-Label-Noise-Learning

标签噪声学习最新研究进展与实践技术

这个项目全面总结了标签噪声学习领域的最新研究成果,包括论文、代码、软件工具、竞赛和教程等资源。它涵盖了群体分布鲁棒性、标签分布偏移等热点问题,并提供了真实噪声数据集和模拟框架。对于从事标签噪声学习研究的学者和工程师来说,这是一个非常有价值的知识库。

Awesome-Learning-with-Label-Noise - 噪声标签学习研究资源汇总
Github开源项目数据集机器学习标签噪声深度学习算法
Awesome-Learning-with-Label-Noise项目汇总了噪声标签学习领域的重要资源。该项目收集2008年以来的相关论文、代码和工具,涵盖多种噪声标签处理方法。这一资源列表为研究人员和开发者提供全面参考,有助于解决噪声标签问题,促进机器学习在不完美数据环境中的应用。
Awesome-Denoise - 图像与视频去噪技术的最新研究分类
Awesome-DenoiseGithub图像降噪基准数据集开源项目自监督学习视频降噪
本项目汇总了图像与视频去噪领域的多项最新研究,通过色彩空间、图像类型和噪声模型进行分类。包含RGB、Raw以及两者兼顾的色彩空间,单张图像、连拍和视频的图像类型,以及多种噪声模型如加性白高斯噪声、泊松高斯噪声和基于生成对抗网络的噪声模型。此外,项目还整理了多个基准数据集和自监督去噪的研究论文,为研究人员提供全面的参考资源。
awesome-semi-supervised-learning - 半监督学习资源汇总,减少标注成本,提升分类效果
GithubSemi-Supervised Learning分类半监督学习方法开源项目深度学习生成模型
全面整理的半监督学习资源列表,包括最新研究、代码库和各种应用。半监督学习通过结合大量无标签数据和少量有标签数据,减少标注成本并提升模型准确度。资源涵盖计算机视觉、自然语言处理、生成模型、图基方法等多个领域,适用于深度学习框架。提供详细的文献综述、代码实现以及相关书籍和讲座链接,帮助用户了解和应用半监督学习技术。
Active-Passive-Losses - 归一化损失函数提高深度学习噪声标签处理效果
CIFARGithubPython开源项目损失函数标签噪声深度学习
Active-Passive-Losses项目实现了ICML 2020论文提出的归一化损失函数,用于提高深度学习模型处理噪声标签的能力。项目提供CIFAR-10和CIFAR-100数据集上的实验配置,支持多种噪声率和噪声类型。研究者可利用此代码复现结果或将新损失函数应用于自身研究。
DeepLearning - 深度学习资源,涵盖教程、图书和实战项目
Github图像处理开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理
探索全面的深度学习资源,涵盖教程、图书和实战项目,适合从新手到专家的每一个阶段。
awesome-deep-learning - 开源深度学习资源集合,覆盖书籍、课程、视频和研究论文等
Github人工智能大数据开源项目机器学习深度学习神经网络
awesome-deep-learning提供全面的开源深度学习资源集合,覆盖书籍、课程、视频和研究论文等,适合各阶段学习者深入探索。通过更新最新技术和理论,推动知识和技术的不断进步。
cleanlab - 开源工具自动检测和优化机器学习数据集
Githubcleanlab开源项目数据中心AI数据清理机器学习标签错误检测
cleanlab是一款开源的数据中心AI工具包,能够自动检测机器学习数据集中的标签错误、异常值和重复项等问题。该工具适用于图像、文本和表格等各类数据,并支持所有机器学习模型。除了发现数据问题,cleanlab还可以训练更稳健的模型,评估数据质量。基于可靠的理论基础,cleanlab运行高效,操作简便,是优化数据质量和提升模型性能的实用工具。
rnnoise - 开源深度学习实时语音降噪库
GithubRNNoise噪音抑制开源项目机器学习神经网络语音增强
RNNoise是一个开源的基于循环神经网络的噪声抑制库,专注于实时全频带语音增强。它采用混合DSP和深度学习方法,支持48kHz采样率的16位PCM文件处理。该项目提供简单的命令行工具,同时允许用户使用自定义数据集进行模型训练。RNNoise还支持可加载模型,提高了系统的灵活性和适应性。
transferlearning - 最新迁移学习综述、研究和教程资源
GithubTransfer Learning开源项目机器学习负迁移领域泛化领域自适应
探索迁移学习的最新论文、理论综述、研究领域等。页面提供丰富教程和代码库,助力你从基础到高级应用的学习。适合各级读者深入理解迁移学习的关键技术及前沿动态。
data-augmentation-review - 全面数据增强技术助力机器学习模型优化
GitHubGithubPython库开源项目数据增强机器学习计算机视觉
该项目汇集了多领域数据增强资源,包括计算机视觉、自然语言处理、音频和时间序列分析。内容涵盖GitHub仓库、开源库、学术论文等,详细介绍了图像变换、文本生成、音频处理等增强技术。此外,还收录了自动增强和特定领域增强方法,为机器学习研究人员和实践者提供了全面的数据增强参考。
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