wangyu-ustc / deca Goto Github PK

1. 一些引用了您这篇的推荐Denoising论文，都认为这份工作是reweighting-based method，然后说你的方法通过loss高低分辨clean和noisy 样本，但我觉得他们是否理解有问题呢？我是觉得您这篇文章，正如文中所述，是通过概率建模的角度分析数据中的真实label和观察label之间的条件概率，并非reweighting-based 方法。 您怎么看待这个问题？
2. 我个人觉得您这篇论文非常好地建模了目前推荐隐式反馈中的噪声问题，只不过可能对于用数据建模$P(R)$等一些假设可能不是那么地合理或者说实际很难达到预期效果，以及损失函数局限于BCE等缺陷。您觉得我这些看法合理嘛？以及您觉得这份工作还有哪些理论或者实际应用上的缺陷？

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