实例噪声下cores标签学习法在CIFAR-10上的PyTorch实现

资源摘要信息:"cores:与实例相关的标签噪声学习" 知识点: 1. 标题中提到了“与实例相关的标签噪声学习”，这是机器学习领域中一个高级主题。标签噪声指的是在监督学习中，训练数据的标签存在错误，这对于模型的训练效果会有很大影响。核心问题是开发算法能够有效处理这种带噪声的数据。 2. 描述中提到“示例筛方法”，这是一种数据预处理技术，用于识别并排除错误的标签，或者为含噪声的数据创建一个更纯净的子集。在这个特定的上下文中，它被用作一种预训练步骤，帮助改善模型在有噪声标签数据上的表现。 3. 描述中提到的ICLR2021是一年一度的国际计算机视觉与机器学习会议，接受的论文代表了该领域内最新的研究成果。该代码是会议接受的论文“”的PyTorch实现，表明了代码的学术背景和前沿性。 4. 实现该论文的代码依赖于特定的软件环境和库版本，例如Python 3.6.9、PyTorch 1.2.0和torchvision 0.5.0。这说明了在进行项目时，保证环境一致性的必要性。 5. 描述中提及了在特定硬件上运行代码的经验：在Tesla V-100 GPU上。这可能意味着代码具有良好的并行处理能力，并且能够利用现代GPU的强大计算力来加速计算。 6. 描述中提到的“在CIFAR 10上运行CORES”的步骤，说明了如何使用该代码，并且指明了数据集的选择和模型的配置。CIFAR-10是一个包含10个类别的小图像数据集，常用于图像识别任务的基准测试，是机器学习社区广泛使用的公共数据集之一。 7. 描述中提及了特定的命令行参数，例如CUDA_VISIBLE_DEVICES=0，这用于指定使用第一个GPU设备。python phase1.py --loss cores --dataset cifar10 --model resnet --noise_type instance --noise_rate 0.6是执行阶段1：样品筛的命令，其中设置了损失函数、数据集、模型、噪声类型和噪声率。 8. 标签“Python”表明了这段代码是用Python语言编写的，Python在机器学习和深度学习社区中非常流行，因为其简洁性以及拥有大量的科学计算和数据处理相关的库。 9. 文件名“cores-main”意味着这个压缩包子文件可能包含了该代码库的主分支或主版本，包含了核心的实现代码、模型定义、数据预处理、训练过程等关键部分。