如何才能减少含噪标签的影响？6月6日下午，类脑大讲堂第十课正式开讲，本期我们邀请到了澳大利亚悉尼大学人工智能中心主任刘同亮博士，为公司员工带来一场题为《An Introduction to Learning with Noisy Labels》的报告分享，中科类脑各部门员工踊跃报名参与了此次活动。

▲ 澳大利亚悉尼大学人工智能中心主任刘同亮博士

标签噪音在大数据时代无处不在，深度学习算法性能很容易受到噪音标签的影响。因此，如何正确处理噪音标签，在这些弱标签数据上训练出高性能的神经网络模型，研究人员往往面临着从噪声中提取足够多有用信息的挑战。

如何获取高质量的干净数据集？培训中，澳大利亚悉尼大学人工智能中心主任刘同亮博士深入阐述了2种典型方法原理，即提取可信样本和噪音标签建模，着重介绍了团队在该领域所做的创新成果。最后，刘同亮博士还分析了当下噪音标签处理技术在实际落地应用中面临的若干挑战与困难。

在互动交流环节，中科类脑线上与线下参与培训的同事积极提问，围绕噪音标签相关话题与刘同亮博士展开详实交流。

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