Label-Rauschen
term_id: label_noise
Category: basic_concepts
Definition
Label-Rauschen bezeichnet Diskrepanzen zwischen den wahren Klassenmarkierungen von Dateninstanzen und den im Trainingsdatensatz bereitgestellten Markierungen. Dies kann durch Fehler bei der manuellen Annotation, mehrdeutige Datenpunkte…
Summary
Fehler oder Inkonsistenzen in den Zielmarkierungen eines Datensatzes, der für das Training überwachter maschineller Lernverfahren verwendet wird.
Key Concepts
- Datenqualität
- Robustes Lernen
- Annotationsfehler
- Symmetrisches/Asymmetrisches Rauschen
Use Cases
- Training von Modellen mit Crowdsourced-Daten
- Umgang mit unvollkommenen Echtweltdatensätzen
- Verbesserung der Modellrobustheit