KI und die schwierigen Probleme der Welt · Theoretische Informatik · arXiv · 2026-10-22
Modellagnostische Informationsübertragung und -fusion für die Klassifikation mit Label-Rauschen
Originaltitel: Model-agnostic information transfer and fusion for classification with label noise
Die Forschenden entwickelten ein modellagnostisches, nichtparametrisches Framework für die Klassifikation, das einen großen Datensatz mit verrauschten Labels und einen kleinen, von Experten verifizierten sauberen Datensatz nutzt. Mithilfe der sauberen Daten wird der verrauschte Datensatz bereinigt, während verbleibende mehrdeutige Samples sorgfältig behandelt werden. Dem Framework liegt eine statistische Theorie zugrunde, und seine Leistungsfähigkeit wurde in Simulationen sowie in der medizinischen Bildanalyse zur Pneumoniediagnose demonstriert.