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#126
summarized by : 加賀屋智之
どんな論文か？
顔の表情推定タスクにおいて、ノイジーなラベルに対応したSoft Label Smoothing（SLS）を提案。
SLSとは、高い信頼度を持つ上位k個の結果を保持し、残りは固定値で置き換える処理を行う処理であり、これを用いてスムーズなConsistencyLossを実現。
新規性
表情認識というラベル付与が難しい（例えばhappyとsurpriseが混ざったような顔など）タスクに合ったLabelSmoothingを提案
結果
RAF-DB（Real-world Affective Faces Database）において、SOTAを達成。
また、ラベルにノイズを混ぜた場合でも他の手法と比べ性能劣化が抑えられることを確認。
その他（なぜ通ったか？等）
シンプルな手法であるが、SOTAを達成しており、また目的としているラベルのノイズ耐性が上がっている事をAblation studyで検証できているため、通ったと考えられる
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