Agreeing to disagree: active learning with noisy labels without crowdsourcing

We propose a new active learning method for classification, which handles label noise without relying on multiple oracles (i.e., crowdsourcing). We propose a strategy that selects (for labeling) instances with a high influence on the learned model. An instance x is said to have a high influence on t...

Celý popis

Uložené v:
Podrobná bibliografia
Vydané v:International journal of machine learning and cybernetics Ročník 9; číslo 8; s. 1307 - 1319
Hlavní autori: Bouguelia, Mohamed-Rafik, Nowaczyk, Slawomir, Santosh, K. C., Verikas, Antanas
Médium: Journal Article
Jazyk:English
Vydavateľské údaje: Berlin/Heidelberg Springer Berlin Heidelberg 01.08.2018
Springer Nature B.V
Predmet:
ISSN:1868-8071, 1868-808X, 1868-808X
On-line prístup:Získať plný text
Tagy: Pridať tag
Žiadne tagy, Buďte prvý, kto otaguje tento záznam!
Buďte prvý, kto okomentuje tento záznam!
Najprv sa musíte prihlásiť.