Bo Han

Cytowane przez

	Wszystkie	Od 2020
Cytowania	12051	11823
h-indeks	46	46
i10-indeks	129	126

4400

2200

1100

3300

2018201920202021202220232024202534 154 496 1291 1940 2927 4301 854

Dostęp publiczny

Wyświetl wszystko

111 artykułów

0 artykułów*

dostępne

niedostępne

Objęte finansowaniem

Współautorzy

Tongliang LiuDirector, Sydney AI Centre, University of Sydney & Mohamed bin Zayed University of AIZweryfikowany adres z sydney.edu.au
Gang NiuSenior Research Scientist (tenured), RIKEN Center for Advanced Intelligence ProjectZweryfikowany adres z riken.jp
Masashi SugiyamaDirector, RIKEN Center for Advanced Intelligence Project / Professor, The University of TokyoZweryfikowany adres z k.u-tokyo.ac.jp
Jiangchao YaoShanghai Jiao Tong UniversityZweryfikowany adres z sjtu.edu.cn
Ivor W. Tsang, IEEE FellowInaugural A*STAR AI Fellow and Director, Centre for Frontier AI Research, A*STARZweryfikowany adres z cfar.a-star.edu.sg
Quanming YaoAssistant Professor, EE Department, Tsinghua UniversityZweryfikowany adres z tsinghua.edu.cn
Chen GongProfessorZweryfikowany adres z sjtu.edu.cn
Xiaobo XiaPostdoc, National University of SingaporeZweryfikowany adres z nus.edu.sg
Mingming GongUniversity of Melbourne & Mohamed bin Zayed University of Artificial IntelligenceZweryfikowany adres z unimelb.edu.au
Feng Liu (he/him)Lecturer, University of Melbourne / Visiting Scientist, RIKEN-AIP / Visiting Fellow, UTS-AAIIZweryfikowany adres z unimelb.edu.au
Yonggang ZHANGHKBUZweryfikowany adres z comp.hkbu.edu.hk
Nannan WangProfessor, Xidian UniversityZweryfikowany adres z xidian.edu.cn
Jingfeng ZhangLecturer@University of Auckland & Scientist@RIKEN AIPZweryfikowany adres z riken.jp
Miao XuUniversity of QueenslandZweryfikowany adres z uq.edu.au
Xingrui YuScientist, CFAR, A*STARZweryfikowany adres z cfar.a-star.edu.sg
Jianing ZhuPh.D. student, HKBUZweryfikowany adres z comp.hkbu.edu.hk
Yongqiang ChenThe Chinese University of Hong KongZweryfikowany adres z cse.cuhk.edu.hk
Zhanke ZhouHKBU / StanfordZweryfikowany adres z comp.hkbu.edu.hk
Qizhou WangPh.D. Student, HKBUZweryfikowany adres z comp.hkbu.edu.hk
Lei FengProfessor, Southeast UniversityZweryfikowany adres z seu.edu.cn

Obserwuj

Bo Han

HKBU / RIKEN

Zweryfikowany adres z comp.hkbu.edu.hk - Strona główna

Machine Learning Deep Learning Artificial Intelligence Trustworthy Machine Learning


Tytuł Sortuj wg cytatów Sortuj wg roku Sortuj wg tytułu	Cytowane przez Cytowane przez	Rok
Co-teaching: Robust Training of Deep Neural Networks with Extremely Noisy Labels B Han, Q Yao, X Yu, G Niu, M Xu, W Hu, IW Tsang, M Sugiyama NeurIPS 2018, 2018	2528	2018
How does Disagreement Help Generalization against Label Corruption? X Yu, B Han, J Yao, G Niu, IW Tsang, M Sugiyama ICML 2019, 2019	967	2019
Attacks Which Do Not Kill Training Make Adversarial Learning Stronger J Zhang, X Xu, B Han, G Niu, L Cui, M Sugiyama, M Kankanhalli ICML 2020, 2020	487	2020
Are Anchor Points Really Indispensable in Label-Noise Learning? X Xia, T Liu, N Wang, B Han, C Gong, G Niu, M Sugiyama NeurIPS 2019, 2019	437	2019
Part-dependent Label Noise: Towards Instance-dependent Label Noise X Xia, T Liu, B Han, N Wang, M Gong, H Liu, G Niu, D Tao, M Sugiyama NeurIPS 2020, 2020	343	2020
Robust Early-learning: Hindering the Memorization of Noisy Labels X Xia, T Liu, B Han, C Gong, N Wang, Z Ge, Y Chang ICLR 2021, 2021	334	2021
Geometry-aware Instance-reweighted Adversarial Training J Zhang, J Zhu, G Niu, B Han, M Sugiyama, M Kankanhalli ICLR 2021, 2021	322	2021
Masking: A New Perspective of Noisy Supervision B Han, J Yao, G Niu, M Zhou, IW Tsang, Y Zhang, M Sugiyama NeurIPS 2018, 2018	297	2018
Reducing Estimation Error for Transition Matrix in Label-noise Learning Y Yao, T Liu, B Han, M Gong, J Deng, G Niu, M Sugiyama NeurIPS 2020, 2020	277*	2020
Understanding and Improving for Learning with Noisy Labels Y Bai, E Yang, B Han, Y Yang, J Li, Y Mao, G Niu, T Liu arXiv preprint arXiv:2106.15853, 2021	257*	2021
A Survey of Label-noise Representation Learning: Past, Present and Future B Han, Q Yao, T Liu, G Niu, IW Tsang, JT Kwok, M Sugiyama arXiv preprint arXiv:2011.04406, 2020	199	2020
Learning Causally Invariant Representations for Out-of-distribution Generalization on Graphs Y Chen, Y Zhang, Y Bian, H Yang, K Ma, B Xie, T Liu, B Han, J Cheng arXiv preprint arXiv:2202.05441, 2022	190*	2022
Provably Consistent Partial-Label Learning L Feng, J Lv, B Han, M Xu, G Niu, X Geng, B An, M Sugiyama arXiv preprint arXiv:2007.08929, 2020	180	2020
SIGUA: Forgetting May Make Learning with Noisy Labels More Robust B Han, G Niu, X Yu, Q Yao, M Xu, IW Tsang, M Sugiyama ICML 2020, 2020	169*	2020
Searching to Exploit Memorization Effect in Learning with Noisy Labels Q Yao, H Yang, B Han, G Niu, JT Kwok arXiv preprint arXiv:1911.02377, 2019	157*	2019
Deepinception: Hypnotize large language model to be jailbreaker X Li, Z Zhou, J Zhu, J Yao, T Liu, B Han arXiv preprint arXiv:2311.03191, 2023	156	2023
Provably End-to-end Label-Noise Learning without Anchor Points X Li, T Liu, B Han, G Niu, M Sugiyama arXiv preprint arXiv:2102.02400, 2021	153	2021
Is Out-of-distribution Detection Learnable? Z Fang, S Li, J Lu, J Dong, B Han, F Liu NeurIPS 2022, 2022	151	2022
Sample Selection with Uncertainty of Losses for Learning with Noisy Labels X Xia, T Liu, B Han, M Gong, J Yu, G Niu, M Sugiyama arXiv preprint arXiv:2106.00445, 2022	151	2022
Confidence Scores Make Instance-dependent Label-noise Learning Possible A Berthon, B Han, G Niu, T Liu, M Sugiyama ICML 2021, 2021	127	2021

Nie można teraz wykonać tej operacji. Spróbuj ponownie później.

Prace 1–20

Cytowania rocznie

Powielone cytowania

Scalone cytowania

Dodaj współautorówWspółautorzy

Obserwuj

Cytowane przez

Współautorzy