BARGE：面向不平衡噪声标签的有界调整方法
原文标题：Bounded Adjustment with Reliability-Guided Embedding for Imbalanced Learning with Noisy Labels
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论文提出 BARGE，一种结合有界先验调整密度幂分数与可靠性引导角度几何的单阶段目标，用于处理类别不平衡与标签噪声的耦合失效问题。其分类分数在调整概率空间中严格恰当，有限范围可约束分类风险扰动，且无需噪声率或转移矩阵。在 CIFAR-10/100 与 Tiny ImageNet 上，所有六种数据-噪声设置下均取得最低平均平衡误差。
- 问题
- 类别不平衡与标签噪声耦合时，频率校正会放大错误标注的少数类样本。
- 方法
- 单阶段目标结合有界先验调整密度幂分数与可靠性引导角度几何，无需噪声率或转移矩阵。
- 结果
- 在 CIFAR-10/100 与 Tiny ImageNet 的六种数据-噪声设置下均取得最低平均平衡误差，六设置均值从 72.32% 降低。
- 影响
- 为长尾且带噪的真实数据提供单网络、推理不变的训练目标，可直接替换现有损失。
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