arXiv · ML· Zhongtian Sun, Fan Mo, Prayag Tiwari, Kelin Xia·· 8 小时前AI 评分25
噪声标签下的学习拓扑签名研究
A Topological Signature of Learning under Noisy Labels
AI 导读
该研究利用持续同调追踪神经网络激活的环路结构，揭示了噪声监督下的几何签名。在 CIFAR-10/ResNet-18 实验中，损坏标签子集在第 50 轮显示出更高的持续性。 平均激活范数在噪声率校准中表现出比原始持续性更高的 R2 分数（0.936 对比 0.908），验证了该方法的稳定性。 此方法提供超越训练准确率的新视角，用于研究模型对标签损坏的响应机制。
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