![](/images/graphics-bg.png)
A Label Noise Robust Stacked Auto-Encoder Algorithm for Inaccurate Supervised Classification Problems
المؤلفون المشاركون
Wang, Zi-yang
Luo, Xiao-yi
Liang, Jun
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-19، 19ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-05-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
19
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In real applications, label noise and feature noise are two main noise sources.
Similar to feature noise, label noise imposes great detriment on training classification models.
Motivated by successful application of deep learning method in normal classification problems, this paper proposes a new framework called LNC-SDAE to handle those datasets corrupted with label noise, or so-called inaccurate supervision problems.
The LNC-SDAE framework contains a preliminary label noise cleansing part and a stacked denoising auto-encoder.
In preliminary label noise cleansing part, the K-fold cross-validation thought is applied for detecting and relabeling those mislabeled samples.
After being preprocessed by label noise cleansing part, the cleansed training dataset is then input into the stacked denoising auto-encoder to learn robust representation for classification.
A corrupted UCI standard dataset and a corrupted real industrial dataset are used for test, both of which contain a certain proportion of label noise (the ratio changes from 0% to 30%).
The experiment results prove the effectiveness of LNC-SDAE, the representation learnt by which is shown robust.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Zi-yang& Luo, Xiao-yi& Liang, Jun. 2019. A Label Noise Robust Stacked Auto-Encoder Algorithm for Inaccurate Supervised Classification Problems. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-19.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194680
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Zi-yang…[et al.]. A Label Noise Robust Stacked Auto-Encoder Algorithm for Inaccurate Supervised Classification Problems. Mathematical Problems in Engineering No. 2019 (2019), pp.1-19.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194680
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Zi-yang& Luo, Xiao-yi& Liang, Jun. A Label Noise Robust Stacked Auto-Encoder Algorithm for Inaccurate Supervised Classification Problems. Mathematical Problems in Engineering. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-19.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194680
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1194680
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)