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樣本標簽的完整性對于有監督學習問題的分類精度有著顯著影響，然而在現實數據中，由于標注過程的隨機性和標注人員的不專業性等因素，數據標簽不可避免地會受到噪聲污染，即樣本的觀測標簽不冋于真實標簽。為降低噪聲標簽對分類器分類精度的負面影響，文中提出一種噪聲標簽糾正方法，該方法利用基分類器對觀測樣本進行分類并估計噪聲率，以識別噪聲標簽數據，再利用基分類器的分類結果對噪聲標簽樣夲進行重新標注，得到噪聲標簽樣本被修正后的樣本數據集。在合成數據集與真實數據集上的實驗結果表明，該重標注算法在不冋基分類器和不冋噪聲率干擾下對分類結果都有一定的提升作用，在合成數據集上對比無降噪聲算法，其正確率提升5%左右，而在 CIFAR和 MNIST數據集上的高噪聲率環境下，該重標注算法的F1值比Elk8和Nat13平均高7%以上，比無噪聲算法高53%。
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