标签错误清理工具——CleanLab Label Errors 使用教程

标签错误清理工具——CleanLab Label Errors 使用教程

label-errors 🛠️ Corrected Test Sets for ImageNet, MNIST, CIFAR, Caltech-256, QuickDraw, IMDB, Amazon Reviews, 20News, and AudioSet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/label-errors

1. 项目介绍

CleanLab Label Errors 是一个开源项目，旨在为常见的机器学习基准测试集提供工具，以清理和纠正标签错误。这些测试集包括 ImageNet、MNIST、CIFAR-10、CIFAR-100、Caltech-256、QuickDraw、IMDB、Amazon Reviews、20News 和 AudioSet。项目基于自信学习（confident learning）原理，使用 CleanLab 包来发现并纠正标签错误。

2. 项目快速启动

以下步骤将帮助您快速启动并使用 CleanLab Label Errors。

首先，确保安装了 CleanLab 包：

pip install cleanlab

然后，以下载和准备 MNIST 数据集为例：

from torchvision import datasets
import os

# 设置数据存储路径
data_dir = 'path_to_store_the_dataset'

# 获取测试集
test_data = datasets.MNIST(data_dir, train=False, download=True).data.numpy()
test_labels = datasets.MNIST(data_dir, train=False, download=True).targets.numpy()

# 如果需要获取训练集
train_data = datasets.MNIST(data_dir, train=True, download=True).data.numpy()
train_labels = datasets.MNIST(data_dir, train=True, download=True).targets.numpy()

接下来，使用 CleanLab 的工具来发现和纠正 MNIST 测试集中的标签错误。具体的代码实现可以根据 CleanLab 的文档和示例来进行。

3. 应用案例和最佳实践

应用案例：

• 在机器学习模型训练前，使用 CleanLab Label Errors 清理测试集，确保模型的评估更加准确。
• 对于图像分类任务，使用 CleanLab Label Errors 识别并纠正错误标签，提高数据集的质量。

最佳实践：

• 在纠正标签时，考虑多种策略，例如要求所有标注者共识或大多数标注者共识。
• 对于大规模数据集，使用分布式处理来加速标签错误的识别和纠正过程。

4. 典型生态项目

CleanLab Label Errors 是 CleanLab 生态系统中的一个重要组成部分。以下是与该项目相关的其他典型生态项目：

• CleanLab: 一个用于处理标签错误的 Python 包，提供了一套完整的工具来识别和纠正数据集中的标签错误。
• Label Errors in Benchmark Datasets: 提供了十个常见机器学习基准数据集的标签错误分析。
• ** tutorials**: 为 CleanLab 提供了一系列教程，帮助用户更好地理解和使用包中的工具。

通过整合这些项目，研究人员和数据科学家可以更加有效地处理机器学习数据集的标签错误，提高模型的性能和可靠性。

label-errors 🛠️ Corrected Test Sets for ImageNet, MNIST, CIFAR, Caltech-256, QuickDraw, IMDB, Amazon Reviews, 20News, and AudioSet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/label-errors