Benchmarking Noisy Label Detection Methods

Thu, 16 Oct 2025 00:00:00 +0000

Preprint que propõe um benchmark abrangente de métodos de detecção de rótulos ruidosos em aprendizado supervisionado. O trabalho decompõe a detecção em três componentes estruturais — função de concordância, método de agregação e tipo de coleta (in-sample vs. out-of-sample) — permitindo uma análise comparativa sistemática. Também introduz uma métrica inédita de avaliação baseada na taxa de falso negativo em ponto de operação fixo. Trabalho em colaboração com o grupo de pesquisa em aprendizado robusto da UFSC, complementando o método com ênfase no aspecto de detecção em vez de treinamento robusto.

Label Noise Detection | Jorge Kamassury — Academic CV

Benchmarking Noisy Label Detection Methods