Noisy-labeled

定义 Definition

noisy-labeled（形容词）指“带有噪声标签的 / 标签不准确的”，常用于机器学习与数据标注场景，表示数据集中部分样本的标注可能出错、含糊或不一致（即“标签噪声”）。也可泛指“被（可能错误地）贴上标签的”。

发音 Pronunciation (IPA)

/ˈnɔɪzi ˈleɪbəld/

例句 Examples

The model performed poorly on the noisy-labeled dataset.
这个模型在带有噪声标签的数据集上表现很差。

To reduce bias, we cleaned the noisy-labeled training data and used a robust loss function to handle remaining label errors.
为减少偏差，我们清洗了带噪声标签的训练数据，并使用鲁棒损失函数来处理剩余的标签错误。

词源 Etymology

由 noisy（“嘈杂的；含噪声的”，在技术语境中引申为“含误差/干扰的”）+ labeled（“已标注的/被贴标签的”）组合而成。这里的 noise 并非指声音，而是指数据或信号中的随机误差、干扰或不确定性；因此 noisy-labeled 常特指“标注存在错误或不稳定”。

相关词 Related Words

• Noisy
• Label
• Labeled
• Mislabeled
• Label-Noise
• Weakly-Supervised
• Robust
• Annotation

文学与作品 Literary & Notable Works

该词更常见于学术论文与技术书籍（而非传统文学作品）中，尤其是讨论“噪声标签/错误标注”对训练影响的研究，例如：

• Training Deep Neural Networks on Noisy Labels with Bootstrapping（关于在噪声标签下训练的经典研究主题）
• A Survey of Learning with Noisy Labels（综述类作品，集中讨论 noisy-labeled / noisy-label 数据问题）
• Deep Learning（Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville；书中相关章节常讨论噪声、泛化与数据质量问题，语境上与 noisy-labeled 数据高度相关）