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标签纠错
分布 视觉语言模型1自监督与表征学习1
01 02
TANGO：面向标签噪声下视觉语言模型鲁棒微调的文本锚定引导优化
TANGO: Text-Anchored Guided Optimization for Robust Fine-tuning Vision-Language Models under Label Noise
用文本模态构造与训练标签无关的语义锚点，替代线性分类器并指导样本筛选与标签纠错，为视觉研究者提供一种在脏标注数据上微调 VLM 的即插即用范式。
FedRG：释放表征几何以应对含噪声客户端的联邦学习
FedRG: Unleashing the Representation Geometry for Federated Learning with Noisy Clients
用自监督得到的标签无关球面表征几何（vMF 混合聚类）来判别噪声样本，替代仅依赖标量损失的思路；做噪声标签、长尾或数据异构下的鲁棒训练时，可把这套「表征几何优先」的样本筛选与软标签映射机制迁移到视觉分类流水线中。