面向标签噪声分类的模型无关信息传递与融合

原标题: Model-agnostic information transfer and fusion for classification with label noise

研究人员开发了一种模型无关的非参数分类框架，利用带有噪声标签的大型数据集以及经专家验证的小型干净数据集。它利用干净数据来净化含噪数据集，同时谨慎处理仍然模糊的样本。该框架具有统计学理论支撑，其性能已在仿真和用于肺炎诊断的医学图像分析中得到验证。