Konfidenzbasierte Daten-Filterung
Konfidenzbasierte Daten-Filterung ist eine Methode, bei der Trainingsdaten basierend auf der Vorhersagekonfidenz eines Modells gefiltert oder gewichtet werden, um unsichere oder potenziell fehlerhafte Beispiele zu identifizieren und zu behandeln.
Kategorie: Training, Daten & Fine-Tuning
Diese Technik wird eingesetzt, um die Qualität des Trainingsdatensatzes zu verbessern, insbesondere in Szenarien, wo die Labels unsicher oder verrauscht sein könnten (z.B. bei Weak Supervision oder Self-Training). Beispiele mit geringer Modellkonfidenz könnten als potenziell falsch gelabelt identifiziert oder weniger stark gewichtet werden.
Synonyme / Tags
- Confidence Filtering
- Uncertainty-based Filtering
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