ノイズラベルを含む学習データに対する安定した特徴表現の学習

ノイズラベルを含むデータから安定した特徴表現を学習するために、潜在的エネルギーに基づくミクスチャーモデルを提案する。このモデルは、クラスセンターの潜在的エネルギーに基づく正則化を用いた距離ベースの分類器を導入することで、ノイズに強い特徴表現を学習できる。