本文研究了单正多标签学习（Single Positive Multi-label Learning - SPML）的问题，提出了基于期望风险最小化的广义损失框架，用于生成软伪标签，并设计了一种能够处理正负样本不平衡同时灵活协调假阳性和假阴性的新型鲁棒损失函数。实验证明，该方法能够显著提高 SPML 性能，在四个基准测试上胜过绝大多数最先进的方法。

May, 2024

该研究介绍了一种称为伪多标签的方法，通过教师模型在单个正标签上训练，然后使用其预测作为标记数据来训练学生模型，以解决多标签图像分类中数据注释成本高的问题。研究表明，在实际的全标签数据上训练得到的模型性能可以近似于该方法训练得到的模型。

Jun, 2023

该研究介绍了单正多标签学习中标签偏差的研究方法，并提供了新的经验证据，以便使用仅一个正标签的图像进行有效的多标签分类。

May, 2023

提出了一种名为 proposed 的新框架，即类别先验引导的单正多标签学习，通过引入类别先验估计器并基于该估计值推导出一种无偏风险估计器，实验证明该方法在十个多标签学习基准数据集上比现有方法更加有效和优越。

Sep, 2023

提出了一种称为 Vision-Language Pseudo-Labeling 的新方法，通过使用视觉语言模型来建议强正负伪标签，在 Pascal VOC 上提高 5.5％，在 MS-COCO 上提高 18.4％，在 NUS-WIDE 上提高 15.2％，在 CUB-Birds 上提高 8.4％，优于目前的 SOTA 方法。

Oct, 2023

该论文提出两种简单且有效的基于强大损失设计的方法，通过减少假负例的影响及使用基于缺失标签的最大似然标准来改进多标签学习的性能，从而在大量多标签图像分类数据集上实现了新的最先进的损失函数。

Dec, 2021

研究一种新的多标签图像分类问题，针对训练数据需要手动标注出所有适用标签的挑战，探索使用缺失标签进行学习的特殊情况，并尝试通过线性分类器和端到端微调深度网络提出新的损失函数来解决这个问题。结果表明，在一些情况下，使用更少的标签进行训练可以接近全部标签训练的性能水平。

Jun, 2021

通过引入新的不对称损失 (ASL) 并对正负样本进行不同的操作，实现了动态减小容易的负样本，并去除可能被错误标记的样本，使得多标签数据集像 MS-COCO、Pascal-VOC、NUS-WIDE 和 Open Images 的 mAP 得分更加平衡，达到了最新的表现水平，同时也展示了 ASL 适用于其他任务，如单标签分类和物体检测。

Sep, 2020

本文提出了一种名为正例与未标注多标签分类（PU-MLC）的新方法，通过在训练时直接丢弃训练集中的负标签来减少嘈杂的标签所带来的不良影响，并通过引入自适应重平衡因子和自适应温度系数来缓解标签分布中的灾难性不平衡和概率平滑问题。大量的实验证明了 PU-MLC 方法在 MS-COCO 和 PASCAL VOC 数据集上取得了显着的改进。

Jun, 2023

该论文提出两种新的技术（即熵值含义损失和自适应负样本学习），以更好地利用所有未标记的样本，并把它们与前沿的 FixMatch 框架相结合，通过多次实验在多个常见的 SSL 基准上表现出优越性能。

Mar, 2023