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#417
summarized by : Akihiro FUJII
どんな論文か？
従来のノイズ対策は、ミニバッチごとに異なるノイズの比率を無視していた。そのため、対照学習を用いて、データ毎にClean, 分布内、分布外を３つにラベルづけし、Cleanのみを使って学習するJo-SRCを提案。様々な設定において、効果を確認した。
新規性
まずデータを異なる拡張をした２つのデータにし、そのソフトマックス確率をみることでデータがcleanであるかを確かめる。cleanはそのまま学習に使われるが、clean以外の分布内(ID)と分布外(ODD)はMean-Teacherで再ラベルした後に学習に使われる
結果
実世界の問題に近い、CIFAR80N-Oデータセットで検証し、効果を確認した。
その他（なぜ通ったか？等）
https://github.com/NUST-Machine-Intelligence-Laboratory/Jo-SRC
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