Partial-Label Learning(PLL)的问题形式如下: Partial-Label Learning的数据形式,每个样本对应一个标记候选集合,该样本的真实标记属于这个集合 简述 在处理 PLL 问题时,每个样本都与一个标签集合相关联,而正确标签包含于该集合之中。确定集合中哪个标签是正确标签是一个关键步骤。作者提出,可以通过分析模型过去的预测历史...
与监督学习 (supervised learning) 相同,PLL 的目标是获得一个映射函数,该函数可以根据输入预测出相应的一个正确标签 (true label)。 与监督学习不同的是,PLL 在标签空间 (label space) 有更多的不确定性。PLL 的一个基本假设是,一张图像的正确标签 (ground-truth label) 隐藏在其的候选标签集中 ,且在训练时...
1 什么是Partial Label Learning(PLL) 有监督学习是最常见的一种机器学习问题,给定一个输入样本,预测该样本的label是什么。Partial Label Learning(PLL)问题也是预测一个样本对应的label,但是和有监督学习问题的差异是,PLL问题的训练数据中,一个输入样本对应多个候选label,真正的label是候选label中的一个。 为什么会有...
Partial-Label Learning (PLL) aims to learn from the training data, where each example is associated with a set of candidate labels, among which only one is correct. Existing PLL methods to deal with such problem usually treat each training example equally and few works take the complexities ...
标题:Disambiguation-Free Partial Label Learning 文章链接:http://aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI17/paper/view/14210 提出方法:PL-ECOC 领域:弱监督学习 - 偏标记学习 注:方括号为原文中参考文献引用,具体引用文章请下载原文查看 文章目录 非消岐偏标记学习 ...
为了解决这样的问题，我们提出了偏多标记学习框架(Partial Multi-label Learning, PML)。首先来看一个现实...
该论文主要研究的是partial label learning(PLL)问题。该问题可以定义为如下:首先给定 为输入空间, 为输出标签空间。考虑如下的训练数据集 ,每一个元组由一张图片 和一个候选的标签集合 组成。依照监督学习任务的设定来讲,PLL的目标是通过关联样本来学习一个可以预测正确标签的映射函数。二者之间的不同点是,PLL的建...
3.3 SYNERGY BETWEEN CONTRASTIVE LEARNING AND LABEL DISAMBIGUATION 虽然看似彼此分离,但PiCO的两个关键组件以协作的方式工作。 由于对比术语在embedding space中有利地表现出聚类效应,标签消歧模块通过设置更精确的原型进一步利用了这一点。 一组经过精心修饰的标签消歧结果可能反过来也会影响正集结构,正集结构是对比学习...
Partial label learning is a scenario where only a subset of the data is labeled, while the remaining data is unlabeled. In this context, detecting noise in the partial labels becomes crucial to ensure the quality and accuracy of the learned model. Here are some approaches to detect noise in...
Partial label learning deals with the problem where each training instance is assigned a set of candidate labels, only one of which is correct. This paper provides the first attempt to leverage the idea of self-training for dealing with partially labeled examples. Specifically, we propose a unifi...