基于邻居感知的实例精炼，用于跨模态检索，处理噪声标签
Research Paper#Cross-Modal Retrieval, Noisy Labels, Robust Learning🔬 Research|分析: 2026年1月3日 17:04•
发布: 2025年12月30日 08:19
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•ArXiv分析
本文解决了跨模态检索中噪声标签的问题，这是多模态数据分析中的一个常见问题。它提出了一个新颖的框架NIRNL，通过基于邻居共识和定制优化策略来精炼实例，从而提高检索性能。主要贡献在于能够有效地处理噪声数据并取得最先进的结果。