nosiy label
时间: 2023-12-15 11:23:25 浏览: 30
Noisy label指的是在数据集中存在错误标注的情况。即使是质量较高的数据集,在人工标注过程中也难免会出现一些错误的标注,这些错误的标注会对深度神经网络(DNN)的训练产生影响。在一些易于分类的类别上,noisy label会导致过拟合的问题,而在一些难以分类的类别上,学习不充分的问题也会存在。因此,针对noisy label的问题,研究者们提出了一些方法来改善模型的性能,例如使用一些半监督学习的方法或者重新标注数据集等。
相关问题
pytorch labelsmooth
PyTorch label smoothing refers to a regularization technique that aims to reduce the overconfidence of deep neural networks during training by adding a small amount of noise to the true label distribution. This technique can help prevent overfitting and improve the generalization performance of the model. Specifically, instead of assigning a 1 to the correct class label and a 0 to all other labels, label smoothing replaces the 1 with (1 - epsilon) and the 0 with epsilon / (num_classes - 1), where epsilon is a small positive constant and num_classes is the total number of classes.
def sample(): batch_feature, batch_label, batch_att = data.next_batch(opt.batch_size) input_res.copy_(batch_feature) input_att.copy_(batch_att) input_label.copy_(util.map_label(batch_label, data.seenclasses)) def generate_syn_feature(netG, classes, attribute, num): nclass = classes.size(0) syn_feature = torch.FloatTensor(nclass*num, opt.resSize) syn_label = torch.LongTensor(nclass*num) syn_att = torch.FloatTensor(num, opt.attSize) syn_noise = torch.FloatTensor(num, opt.nz) if opt.cuda: syn_att = syn_att.cuda() syn_noise = syn_noise.cuda()
这段代码包含两个函数`sample()`和`generate_syn_feature()`,让我来逐个解释它们的功能。
`sample()`函数用于获取一个批次的样本数据。它按照批次大小`opt.batch_size`从数据集中获取特征(batch_feature)、标签(batch_label)和属性(batch_att)。然后,将获取到的数据分别复制到预定义的张量变量`input_res`、`input_att`和`input_label`中。在这段代码中,`input_res`、`input_att`和`input_label`分别表示图像特征、属性特征和标签。
`generate_syn_feature()`函数用于生成合成特征。它接受生成器网络(netG)、类别(classes)、属性(attribute)和生成样本数量(num)作为参数。首先,函数根据类别数量(nclass)和生成样本数量(num)创建张量变量`syn_feature`、`syn_label`、`syn_att`和`syn_noise`,用于存储合成特征、合成标签、合成属性和合成噪声。然后,根据是否启用GPU加速(opt.cuda),将`syn_att`和`syn_noise`转移到GPU上。在这段代码中,合成特征的维度为`(nclass*num, opt.resSize)`。
这两个函数可能是在生成样本和合成特征时使用的。在实际应用中,可能需要根据具体需求对这些函数进行适当的修改和调用。