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样本混进了噪声怎么办通过Loss分布把它们揪出来！
下面稍微详细地介绍一下：当训练样本中混有噪音，就很容易让模型过拟合，学习到错误的信息，因此必须加以干涉，来控制噪音带来的影响。这方面的研究，主要集中于“损失修正”方法，即losscorrection。典型的方法有这些：这是我非常喜欢的一个lossfunction，十分的简洁，又有道理，让人一见钟情。公式如下：上面的公式，实际上是指“hardbootstrappingloss“。这里的yi就是真实的标签（一般是one-hot形式的，zi则是预测的标签（也是转化成one-hot形式的，因此叫hard，然后hi就是预测的概率分布。这个loss实际上就是对cross-entropyloss的一个修正，把真实标签改了改，分了一部分到预测出来的那个维度上。这样做的效果是什么？首先我们得有一个概念：那么，对一个噪音点，其相比于正常点，计算出来的loss一般都会更大一些（label跟实际的相差较远，因此模型会花大力气去拟合这些噪音点，因此传统的cross-entropyloss是鼓励模型学习到错误信息的。而bootstrappingloss，把模型自己的预测，加入到真实标签中，这样就会直接降低这些噪音点的loss（极端一点，如果真实标签就是模型的预测，那loss就趋于，因此模型会降低对噪音点的注意力；对于正常的样本，zi带来的影响相对会较小（zi更容易跟yi一致，因此正常样本还是可以得到有效的训练。是不是真·有意思？这个B-loss来自ICLR，目前引用量高达次了。。。好东西大家都喜欢啊。Curriculumlearning这名字一听就很有意思，“课程学习”往往是由浅入深先易后难的，这个curriculumlearning也是这个思想，最早由Bengio在年的时候提出，思想就是：因此有学者使用这样的思想，把clean样本视为简单的，noisy样本视为困难的，来让模型学习。具体的方法还是通过改变clean和noisy样本的loss权重来实现这个目的。这个方法也比较有新意，通过一种数据增强的方法，来减少noise带来的影响：具体则是将clean和noisy的样本和标签进行结合，得到新样本和新标签。简单的理解为将两个不同的样本做了一个平均，平均肯定更加稳定嘛！其他的我就没细看了，比如使用一个noisetransitionmatrix来调整loss或者预测概率等等。本文提出的方法思路也十分清晰：作者通过实验发现noise和clean在loss上的分布是十分不同的，下图是作者的一个实验结果图：图中展示的是训练了轮之后的各个样本的cross-entropyloss，可以看出clean和noisy（注意这里是作者为了展示二者的不同而特意标的，实际训练时我们不知道谁是clean谁是noisy的loss分布呈现出一个双峰分布，这样的分布可以使用混合概率模型来模拟，比如高斯混合模型（GMM，但实际上作者发现用贝塔混合模型（BMM模拟更好（因为形状更像。通过EM算法，可以迭代求解出这个BMM分布的参数，从而根据loss的值计算出属于clean还是noisy的概率。能够判别一个样本是clean还是noisy，就可以去改进前面提到一些方法了，比如Boostrappingloss方法手机显示屏(相机什么牌子好)。前面提到B-loss的主要思想，就是针对对noise样本来对loss进行修正。但是B-loss中的工事中的权重wi是一个超参数，也就是在训练的时候是固定的，这使得clean样本总是会受到一些不好的影响（wi越大，影响越大，而noisy样本往往又调整的不够（wi越小，效果越少，因此这个就十分不灵活了。现在，我们知道了一个样本是clean还是noisy的概率，那么就有机会动态地调整wi了，即，吧原来的B-loss，改成：是不是很简洁？总的来说，本文提出的训练方式就是其实论文中还提到了一个更加复杂的方法，就是对前面提到的mixupdataaugmentation的改进，但我感觉普适性不够强，所以这里不再介绍了。通过作者改造后的lossfunction，我们可以跟原来的CE-loss做一个对比：实验的部分，没什么特别的，这里也不多嘴了。好了，本篇论文解读就到这里了，最让人影响深刻的，应该就是这个BoostrappingLoss和使用BMM来模拟clean/noisy的loss分布的想法了。
以前真是对置信区间有误解
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