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#517
summarized by : Akihiro FUJII
どんな論文か？
ラベルに間違いが含まれるNoisy Label問題において、ノイズのないデータとノイズのあるデータの特徴分布を一致させることで、特徴抽出を行うDATを提案。MNISTやCIFAR10だけでなく現実に近いCothing1MでSotA性能を達成した。
新規性
ノイズの多いラベルを，ラベル分布ではなく，特徴分布で処理するという戦略をとる。具体的には、交差エントロピー損失の他に、２つのネットワークのブランチの出力分布を近づける戦略をとる。
結果
MNISTやCIFAR10、mini-ImageNetだけでなく、Cothing1MやStanfordCarsでSotA性能を達成した。
その他（なぜ通ったか？等）
https://github.com/Tyqnn0323/DAT
アルゴリズム1を見ていると、何がクリーンかという情報を使っている気がするが…これは問題設定として良いのだろうか
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