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点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 BadLabel: A Robust Perspective on Evaluating and Enhancing Label-Noise Learning 题目：BadLabel：评估与增强标签噪声学习的一种鲁棒视角 作者： J. Zhang; B. Song; H. Wang; B. Han; T. Liu; L. Liu; M. Sugiyama 源码：https://github.com/zjfheart/BadLabels 摘要 标签噪声学习（Label-noise learning, LNL）旨在提高模型在训练数据带有噪声标签的情况下的泛化能力。为了促进实用的LNL算法的发展，研究人员提出了不同类型的标签噪声，从类条件噪声到实例依赖噪声不等。在本文中，我们引入了一种新型的标签噪声类型，称为BadLabel，它可以通过大幅度降低现有LNL算法的性能来显著影响它们。BadLabel是基于标准分类的标签翻转攻击精心设计的，其中选择特定样本并将它们的标签翻转为其他标签，以便干净标签和噪声标签的
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