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#516
summarized by : Akihiro FUJII
どんな論文か？
ラベルノイズに頑健にするために、半教師ありと対照学習を同時に行うMOITを提案。対照学習でえらえた表現から正しいラベルデータのみを選択して反響しあり学習を行う。ノイズありのCIFAR10/100 ImageNetでSotA性能を達成。
新規性
対照学習と半教師あり学習を組み合わせてラベルノイズ問題に適用した点。対照学習で得られた表現からkNNでノイズを特定し、cleanラベルのみで半教師あり学習を行う。
結果
ノイズを乗せたCIFAR10、CIFAR100, ImageNetで検証。ノイズで平均をとった際にSotA性能を達成。
その他（なぜ通ったか？等）
https://git.io/JI40X
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