Neues Framework Step‑E verbessert Deep‑Learning trotz verrauschter Labels
In der realen Welt gesammelte Trainingsdaten enthalten häufig fehlerhafte Labels und Ausreißer, die die Leistung von tiefen neuronalen Netzen stark beeinträchtigen. Traditionell werden solche Daten erst vor dem Training bereinigt, doch diese zweistufigen Pipelines nutzen weder das Feedback des Modells noch passen sich unbekannten Rauschmustern an.
