我当时正在读这篇纸,我读到了下面的段落。通过一个简单的例子,您能帮助我理解突出显示的术语noise-tolerant learning或noisy-labeled training data意味着什么吗?当我们的数据集中没有标签时,它是如何有用的呢?我正在学习ML,你的输入会很有帮助。
为了解决标记训练数据不足的问题,Chen等人利用主动学习智能地选择训练样本进行标记,证明分类器的性能可以用较少的样本来保持。16另一种趋势是使用“银色标准训练集”,这是一种半疗养的方法,在这种方法中,训练样本使用不完全的启发式而不是人工评审。17-22直觉是,在不完全标记的数据上训练的抗噪分类器会将表型的高阶性