因此,能够使用弱监督的机器学习技术是可取的。本文综述了弱监督学习的一些研究进展,主要关注三种弱监督类型:不完全监督:只有一部分训练数据具备标签;不确切监督:训练数据只具备粗粒度标签;以及不准确监督:给出的标签并不总是真值。 机器学习在各种任务中取得了巨大成功,特别是在分类和回归等监督学习任务中。预测模型是从包含大量训练样本的训练数据集
监督学习通过讯息大量的训练样本来构建预测模型,其中每个训练样本都有一个标签来知名其真值(ground-truth),尽管现在监督学习技术已经获得了很大的成功,但是值得注意的是,在许多任务中,由于数据标注过程的成本过高,很难获得像全部真值这样的强标注信息。因此采用弱监督的机器学习技术是可取的。本文综述一些弱监督学习的一些...
第一种,不完全的监督学习,也就是部分还是监督学习 第二种,不确切监督 第三种,不准确监督 第四种,延迟监督(time-delayed supervision),这种往往就靠增强学习来解决 (回头补一篇增强学习的笔记) 不完全的监督学习 我们有海量的未标注的样本,同时有少量的标注的样本。 把这批海量的未标注的样本全部送标肯定是不可...
参考文献:周志华-弱监督学习综述 原论文主要介绍了三类基本的弱监督学习,最好把这个当作弱监督学习方向的论文索引,根据具体的方向,再去拜读引用的论文。 弱监督学习主要的三种类型three typical types of weak supervision(在实际的案例中,这些情况往往是同时出现的)
弱监督学习综述：弱监督学习是指在数据标注不足或标注信息不完全的情况下的学习方法。其旨在利用部分监督信息和大量未标注数据来训练模型，以克服标注数据成本高和收集难的问题。弱监督学习的分类主要包括以下四类：不完全监督学习：主要处理部分有标注数据和大量未标注数据的场景。通过主动学习和半监督学习等...
融合零样本学习和小样本学习的弱监督学习方法综述.docx,融合零样本学习和小样本学习的弱监督学习方法综述 一、概述 在当今的大数据时代,深度学习等监督学习方法在诸多领域取得了显著的成效,这些方法往往严重依赖于大量高质量的人工标注数据。现实情况中,数据的获取和标注
在技术方面,他们对扩展 Snorkel 的核心数据编程模型,使其更容易指定具有更高级别接口(如自然语言)的标注函数,以及结合其他类型的弱监督学习技术 (如数据增强)感兴趣。 随着多任务学习的场景越来越普遍,也引发了这些问题:当带噪声的、可能相关的标注源现在要标注多个相关任务时会怎么样(不准确监督)?能否通过对这些任务...
本文是基于弱监督的深度学习的图像分割方法的综述,阐述了弱监督方法的原理以及相对于全监督方法的优势。 1 基础概念 生活中,我们和周围的事物都是有“标签”的,比如人、杯子、天空等等。在不同的场景下,相同的事物可能对应了不同的标签,比如长在地上的一片小草称为“草地”,长在花盆里的很可能属于“盆栽”,画...
无监督学习研究综述 1.无监督学习:根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题,称之为无监督学习,“监督”的意思可以直观理解为“是否有标注的数据”。 2.无监督学习的特点是,传递给算法的数据在内部结构中非常丰富,而用于训练的目标和奖励非常稀少。无监督学习算法学到的大部分内容必须包括理解数...
弱监督学习是指在数据标注不足或标注信息不完全的情况下的学习方法。相较于标准的监督学习，弱监督学习旨在利用部分监督信息和大量未标注数据来训练模型，以克服标注数据成本高和收集难的问题。弱监督学习可分为四类：不完全监督学习、不确切监督、不准确监督以及延迟监督学习。不完全监督学习主要处理部分有...