Page 114 - 《软件学报》2026年第4期

姜高霞 等: 数值型标签噪声的渐进式区间校正方法 1555

规模的增加, PIC 的运行时间也在增加. 总体上 PIC 的运行时间仅次于 CDF 和 IPF. 在上万规模数据集上完成标签
校正的时间不超过 5 s.

表 3 各模型平均测试误差

NR 模型 RegENN CDF IPF MAPNF ATF EIF PIC
GPR 0.073 0.070 0.072 0.085 0.090 0.070 0.065
10% RF 0.076 0.074 0.073 0.085 0.101 0.075 0.065
SVR 0.085 0.086 0.083 0.100 0.101 0.084 0.074
GPR 0.073 0.069 0.076 0.085 0.093 0.073 0.065
20% RF 0.075 0.072 0.077 0.090 0.103 0.077 0.066
SVR 0.083 0.083 0.086 0.108 0.102 0.087 0.074
GPR 0.074 0.070 0.078 0.086 0.093 0.074 0.065
30% RF 0.076 0.073 0.078 0.096 0.103 0.078 0.065
SVR 0.085 0.083 0.088 0.119 0.103 0.087 0.072
GPR 0.074 0.071 0.079 0.086 0.097 0.075 0.068
40% RF 0.077 0.074 0.080 0.099 0.108 0.080 0.067
SVR 0.085 0.083 0.090 0.130 0.106 0.088 0.076
注: 加粗数字表示最好的实验结果

CD CD CD
1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6 7

PIC ATF PIC MAPNF
PIC MAPNF
EIF MAPNF RegENN ATF
EIF ATF
CDF IPF CDF IPF
CDF IPF
RegENN EIF
RegENN
(a) GPR (b) RF (c) SVR
图 2 各回归模型误差 CD 图

35
RegENN
30 CDF
25 IPF
ATF
运行时间 (s) 15 EIF
MAPNF
20
PIC
10
0 5
−5
0 2 000 4 000 6 000 8 000 10 000 12 000
样本量
图 3 各算法的运行时间

4.2 真实数据集
4.2.1 年龄估计
面部年龄估计在计算机视觉中是一个具有挑战性的任务. 它在安防监控等应用中发挥着重要的作用. 实验中
使用的 Wiki 数据集 [27] 是面部年龄识别研究中的常见数据集之一, 包括预处理后的 35 540 张图像. 每个图像的年
龄标签由多个标注者共同标记, 利用平均值来估计图像的真实年龄. 然而, 受主观因素 (如认知差异) 或客观因素
(如图像质量) 的影响, 年龄标签可能与面部图像不匹配. 即年龄标签是有噪声的.
实验中将 Wiki 数据集按照 4:1 的比例随机划分为训练集和测试集. 实验包括特征提取、噪声标签清洗、模