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《计算机工程与应用》 2019年17期
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噪声标注下的改进TSVM学习算法

何丽  刘颖  韩克平  
【摘要】:深度学习的迅速发展需要大量有标记数据的支持,而实际数据中往往带有未知比例的噪声标记,会直接影响分类器的最终结果。针对数据集中错误标记的存在,提出了一种噪声标注下的TSVM改进算法,该方法利用聚类筛选出错分率较高的簇,通过交换错分率较高的两个簇的标签,减少TSVM算法中噪声标记的传递和累加,能够有效地提高标记准确率,增强TSVM分类器对不同比例噪声的鲁棒性。为了验证提出算法的有效性,通过在选取的UCI数据集上加入不同比例的噪声标签对算法进行了实验。实验结果表明,该算法在含有不同噪声标记比例的数据集上的鲁棒性均优于SVM和TSVM算法。

【参考文献】
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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