IRNet: 迭代细化网络用于噪声部分标签学习

Nov, 2022

IRNet: 迭代细化网络用于噪声部分标签学习

IRNet: Iterative Refinement Network for Noisy Partial Label Learning

Zheng Lian, Mingyu Xu, Lan Chen, Licai Sun, Bin Liu...

TL;DR本文提出了一种名为 “Iterative Refinement Network” 的新型框架，旨在加强部分标签学习 (PLL) 中嘈杂样本的纠正，通过嘈杂样本检测和标签修正两个关键模块，确保框架的性能，将噪声 PLL 转换为传统 PLL，实验结果表明 IRNet 在噪声 PLL 上优于现有的最先进方法。

Abstract

partial label learning (PLL) is a typical weakly supervised learning, where each sample is associated with a set of candidate labels. The basic assumption of PLL is that the ground-truth label must reside in the

partial label learning weakly supervised learning noisy pll iterative refinement network label correction

发现论文，激发创造

增强的噪声标签学习的自适应部分标签学习和负样本学习集成

通过集成部分标签学习和负向学习来革新嘈杂标签学习，通过自适应地将标签空间分解为候选标签和补充标签，并引入困难清晰度和软清晰度两种适应性数据驱动的标签模糊辨别范式来提高模型的鲁棒性，并通过一致性正则化术语维持标签可靠性。与其他最先进方法相比，NPN 表现出了优越性能。

Dec, 2023

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

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

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

少样本部分标签学习

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。

Jun, 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

简化的平均与稳健的基于嘈杂部分标签的识别

SARI is a minimalistic framework for noisy partial label learning that combines average-based and identification-based strategies, achieving state-of-the-art results in fine-grained classification and extreme noise settings.

Feb, 2024

基于部件的伪标签精化方法用于无监督的行人再识别

本文提出了一种基于组件的伪标签细化框架，通过利用全局特征和部分特征之间的互补关系，设计了一个交叉一致性得分来减少标签噪音。通过对全局特征的伪标签进行部件特征预测的集成，进一步减轻了全局特征聚类中的噪声，通过标签平滑来应用伪标签的部分特征。由于交叉一致性得分提供了可靠的互补信息，我们的方法可以有效地减少噪声标签的影响，并学习具有丰富本地上下文的判别性表示。

Mar, 2022

SoLar: Sinkhorn 标签提炼在不平衡偏标签学习中的应用

提出了基于最优传输的 SoLar 框架作为 PLL 问题的解决方案，该框架可用于弱监督情况下部分标签学习中的标签消岐，特别是在面对长尾分布和标签不完整情况下，该方法比先前的最新 PLL 方法表现出更高的性能。

Sep, 2022

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