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移除ImageNet标签错误,模型排名发生大变化

(1) 标注错误的数据  (2) 对应多个标签的数据  (3) 不属于任何标签的数据 总结来看,错误数据大约有 14000 多个,考虑评估数据的数量为 50000,可以看出错误数据占比极高。...方法 在不重新训练模型的情况下,该研究通过只排除标注错误的数据,也就是上述(1)类错误数据,以及从评估数据中排除所有错误数据,也就是 (1)-(3) 错误数据,来重新检查模型的准确率。...为了删除错误数据,需要使用一个描述标签错误信息的元数据文件。在这个元数据文件中,如果包含 (1)-(3) 类错误,信息将在「correction」属性中描述。...当在不排除错误数据的情况下进行评估,以及错误数据(1)~(3) 都被排除时,模型的准确率排名发生了变化。...本文中,错误数据 (1) 有 3670 个,占全部 50000 条数据的 7.34%,移除后准确率平均提高了 3.22 点左右。当移除错误数据后,数据规模发生了变化,单纯的比较准确率可能存在偏差。

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移除ImageNet标签错误,模型排名发生大变化

(1) 标注错误的数据  (2) 对应多个标签的数据  (3) 不属于任何标签的数据 总结来看,错误数据大约有 14000 多个,考虑评估数据的数量为 50000,可以看出错误数据占比极高。...方法 在不重新训练模型的情况下,该研究通过只排除标注错误的数据,也就是上述(1)类错误数据,以及从评估数据中排除所有错误数据,也就是 (1)-(3) 错误数据,来重新检查模型的准确率。...为了删除错误数据,需要使用一个描述标签错误信息的元数据文件。在这个元数据文件中,如果包含 (1)-(3) 类错误,信息将在「correction」属性中描述。...当在不排除错误数据的情况下进行评估,以及错误数据(1)~(3) 都被排除时,模型的准确率排名发生了变化。...本文中,错误数据 (1) 有 3670 个,占全部 50000 条数据的 7.34%,移除后准确率平均提高了 3.22 点左右。当移除错误数据后,数据规模发生了变化,单纯的比较准确率可能存在偏差。

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