少样本部分标签学习

IJCAIJun, 2021

Few-Shot Partial-Label Learning

Yunfeng Zhao, Guoxian Yu, Lei Liu, Zhongmin Yan, Lizhen Cui...

TL;DR本研究提出了一种基于适应距离度量学习和样本特征的 Few-shot PLL 方法，通过学习多类别分类器，从过度标注的样本中训练生成去噪的分类器用于不精确标记的学习。实验结果表明在使用少量数据集的情况下，FsPLL 可以优于现有最先进的方法并快速适应新任务。

Abstract

partial-label learning (PLL) generally focuses on inducing a noise-tolerant multi-class classifier by training on overly-annotated samples, each of which is annotated with a set of labels, but only one is the val

partial-label learning few-shot learning multi-class classifier distance metric learning adaptive prototypes

发现论文，激发创造

基于实例依赖的部分标签学习

本文提出了一种基于标签增强的偏标签学习方法，该方法针对实例相关性的标签进行了建模，并将标签分布作为标签增强过程的核心信息，以较高的精度训练了预测模型。

Oct, 2021

部分标签学习中真实标签的逐步识别

本文提出一种新颖的部分标签学习框架，通过提出一种新的分类风险估计器、分析分类器一致性和建立估计误差界限来解决现有方法面对大规模数据计算复杂度瓶颈的问题，并通过实验验证其成为业界新的标杆。

Feb, 2020

与合作伙伴的部分标签学习

本文介绍了在部分标签学习中引入了一种新的合作分类器和 "相互监督" 范式，以帮助现有的部分标签学习方法识别和纠正错误标记的样本，并通过模糊机制来防止对特定标签的过度自信，从而显著提高了多种经典和基于深度学习的部分标签学习方法的性能和消歧能力。

Dec, 2023

可证明一致的部分标签学习

本文提出了候选标签集的生成模型，开发了两种崭新且可证明一致的 PLL 方法，这些方法优越的原因是它们与任何深度网络或随机优化器兼容，并且通过测试生成模型是否匹配给定候选标签集，能够回答 PLL 方法工作的数据集和失败时的原因等问题。

Jul, 2020

基于递归分离的不可靠部分标签学习

针对部分标签学习中标签可能不可靠的情况，提出了一种名为 UPLLRS 的两阶段框架，其中自适应递归分离策略用于训练数据分成可靠和不可靠子集，消除不可靠的标签后在可靠子集上进行半监督学习。该方法在实验结果方面表现出最先进的性能，特别适用于高度不可靠的情况。

Feb, 2023

互补分类器引导的部分标签学习

本文提出了一种基于对抗性学习与动态图的补充分类器方法，用于消除部分标签学习中假阳性标签的影响，并充分调查了补充标签集的有效性。实验表明，该方法在 4 个受控 UCI 数据集和 6 个真实世界数据集上具有优越性，并揭示了补充学习在部分标签学习中的实用性。

May, 2023

针对部分标签学习的有效视觉表征

PaPi 是一种基于线性分类器和原型分类器的简单框架，用于处理部分标签学习任务，通过显式地鼓励表征反映类别间的视觉相似性，以在表示学习中提高性能并促进标签消歧，并已在各种图像分类任务中比其他 PLL 方法表现更优。

May, 2023

少样本全生命周期学习

本文提出了一种新的少样本生命周期学习方法，通过仅训练模型的部分参数来防止过拟合，同时最大程度上减少了灾难性遗忘，并通过减小新旧类别原型之间的余弦相似度以最大化它们的分离来提高分类性能，同时还证明了结合自我监督的方法可以显著提高模型性能。

Mar, 2021

不可靠局部标签学习的鲁棒表示学习

利用不可靠偏标签强健对比学习方法增强模型对不可靠偏标签的鲁棒性，并结合基于 KNN 的候选标签集校正以及基于一致性正则化的标签消歧来提高标签质量和增强 URRL 框架中的表示学习能力。实验证明该方法在不同数据集上的性能超过了现有方法，并从期望最大化算法的角度对此方法进行了理论分析。

Aug, 2023

调整语言模型作为训练数据生成器，用于增强少样本学习

本文从不同的角度研究 PLM 的 few-shot 学习，通过调参后作为生成器合成了大量的新训练样本，使用加权最大似然度量进行训练以鼓励生成器生成分类标签的样本，并使用正则化 fine-tuned 在小样本和合成样本上取得了比现有 few-shot 学习方法更好的结果，GLUE 基准测试中超过无增加方法 5 + 平均点数和增加方法 3 + 平均点数。

Nov, 2022