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Question

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Answer (Detailed Solution Below)

Option 1 : label noise, which degrades whatever the model learns / लेबल शोर, जो मॉडल जो भी सीखता है उसे बिगाड़ता है

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Detailed Solution

सही उत्तर label noise, which degrades whatever the model learns / लेबल शोर, जो मॉडल जो भी सीखता है उसे बिगाड़ता है है।

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Question:

Two interns label bullet-hole photographs inconsistently — one marks only entry wounds, the other marks any dark spot. The resulting training problem is: / दो इंटर्न गोली-छेद फोटोग्राफ़ों को असंगत रूप से लेबल करते हैं — एक केवल प्रवेश घाव चिह्नित करता है, दूसरा कोई भी काला धब्बा। परिणामी प्रशिक्षण समस्या है:

1.
label noise, which degrades whatever the model learns / लेबल शोर, जो मॉडल जो भी सीखता है उसे बिगाड़ता है
2.
overfitting / अतिअनुकूलन
3.
gradient explosion / प्रवणता विस्फोट
4.
mode collapse / मोड पतन

Correct Answer: label noise, which degrades whatever the model learns / लेबल शोर, जो मॉडल जो भी सीखता है उसे बिगाड़ता है

Inconsistent or wrong annotations are label noise; the network learns the annotators' contradictions as if they were ground truth, so forensic datasets need adjudicated, expert-verified labels. / असंगत या गलत एनोटेशन लेबल शोर हैं; नेटवर्क एनोटेटरों के विरोधाभासों को मूल सत्य मानकर सीखता है, अतः फोरेंसिक डेटासेट को निर्णीत, विशेषज्ञ-सत्यापित लेबलों की आवश्यकता होती है।

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