在统一鲁棒半监督变分自编码器(URSVAE)中,通过同时处理噪声标签和异常值,提出了一种新的噪声鲁棒半监督深度生成模型。输入数据的不确定性通常是将不确定性优先于概率密度分布的参数,以确保变分编码器对异常值的鲁棒性。随后,我们将噪声转换模型自然地集成到我们的模型中,以减轻噪声标签的有害影响。此外,为了进一步增强鲁棒性,采用鲁棒散度测度,推导并优化了新的变分下界来推断网络参数。通过证明对所提证据下界的影响函数是有界的,证明了所提模型在存在复合噪声的情况下在分类方面的巨大潜力。通过对图像分类任务的评价和与现有方法的比较,实验结果表明了该框架的优越性。
http://proceedings.mlr.press/v139/chen21a.html
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