LNL增强策略的代码：针对带有噪音标签的学习，来自CVPR 2021

LNL增强 带有噪声标签的学习的增强策略代码（CVPR 2021）。 ： *， *， ， [ * ：] 抽象的不完美的标签在现实世界的数据集中无处不在。 训练对标签噪声具有鲁棒性的训练深度神经网络（DNN）的几种最新成功方法已经使用了两种主要技术：基于在预热阶段的损失来过滤样本以整理一组干净标签的样本，以及使用网络的输出作为后续损失计算的伪标签。 在本文中，我们评估了用于解决“带有噪声标签的学习”问题的算法的不同扩充策略。 我们提出并研究了多种扩充策略，并使用基于CIFAR-10和CIFAR-100的合成数据集以及真实数据集Clothing1M对其进行了评估。 由于这些算法的几种共通性，我们发现使用一组扩充进行损失建模任务而使用另一组扩充进行学习是最有效的，可以改进最新技术和其他先前方法的结果。 此外，我们发现在预热期间应用扩增可能会对正确标记和错误标记的样本的损失收敛行为产