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噪声标签1:Co-learning: Learning from Noisy Labels with Self-supervision

co-learning: learning from noisy labels with self-supervision

前言

Co-learning: Learning from Noisy Labels with Self-supervision
发表信息:ACM MM 2021
Paper:https://arxiv.org/abs/2108.04063
Code:无

一、核心思想

核心思想:在co-teaching的基础上,通过结合自监督任务和原有有监督任务协同训练。
损失:损失分成三个部分,分别是有监督交叉熵损失,自监督的infoNCE损失和多任务的结构一致性损失。
 One encoder,Two heads!
实现细节:

  • 三个增广:weak Aug 用于有监督损失,two strong Aug 用于自监督对比损失
  • MixUP:由于自监督学习部分需要较长时间收敛,引入mixup延缓有监督分类头对噪声标签的过拟合

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