Mitigación Bayesiana de Anomalías: Pérdida Robusta y Clasificador No Supervisado
NBAM reemplaza la pérdida estándar en aprendizaje supervisado y además detecta automáticamente muestras contaminadas sin etiquetas. Ideal para datos ruidosos.
#pérdida robusta
Aprendizaje resistente a ruido de etiquetas con OBD
Descubre cómo el enmascaramiento OBD intercepta gradientes ruidosos y mejora la robustez ante etiquetas erróneas. Resultados superiores en benchmarks.