导
读
机器学习已经在处理数据静态且标记干净的问题上取得了显著成功。然而，实际应用通常涉及不平衡且难以标注的动态数据，即，实际应用同时面临时序数据、标记噪声和类别不平衡的挑战。上述问题目前仍未得到充分研究并缺乏有效的机器学习方法。因此，本文提出了一种名为RTS的方法，通过学习稳健的特征表示、找到潜在的干净样本、训练一个无偏模型解决此问题。在多种任务上的实验结果表明，本文所提的算法优于许多既有先进方法。
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