To understand this point, a fairly simple experiment is performed. We add label noise to ImageNet-1K, and train a network based on this dataset. Then, we evaluate the feature representation from this network on a downstream task on ImageNet-9K. As it is shown in Fig. 6, we add different amounts of label noise to the ImageNet-1K, and evaluate the transfer performance of different methods on ImageNet-9K.
Pour comprendre ce point, une expérience assez simple est réalisée. Nous ajoutons un bruit de label à ImageNet-1K et entraînons un réseau basé sur ce jeu de données. Ensuite, nous évaluons la représentation des caractéristiques de ce réseau sur une tâche en aval sur ImageNet-9K. Comme le montre la figure 6, nous ajoutons différentes quantités de bruit de label au réseau ImageNet-1K et nous évaluons les performances de transfert de différentes méthodes sur ImageNet-9K.