May, 2023

多个未标记数据集的 AUC 优化

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TL;DR本文研究如何从多个未标注数据集中构建一个 AUC 优化模型，提出了一种称为 U^m-AUC 的方法，将 U^m 数据转化为多标签 AUC 优化问题，可以有效地进行理论与实证研究。
weakly supervised learningmultiple unlabeled datasetsu^m learningauc optimizationpairwise ranking ability
发现论文，激发创造
  • 基于正类未标记学习的半监督 AUC 优化

    本文提出了一种新的半监督 AUC 优化方法，不需要强限制假设，其基于正例和未标记数据的 AUC 优化方法（PU-AUC），并将其与监督 AUC 优化方法结合来实现半监督学习，理论证明了未标记数据对于 PU 和半监督 AUC 优化方法的泛化性能的改善有帮助，并通过实验证明了所提出方法的实用性。

    May, 2017

  • 弱监督下的 AUC 优化：一个统一的部分 AUC 方法

    本文提出了 WSAUC 框架作为弱监督 AUC 优化问题的统一解决方案，在此框架下，通过最大化经验 rpAUC，本文在多种弱监督情景下有效提高了 AUC 的优化能力。

    May, 2023

  • 大数据和人工智能时代的 AUC 最大化调查

    本文概述了过去 20 年中与 AUC 最大化相关的文献，不仅提供全面的文献综述，还从公式到算法和理论保证提供了详细的解释和比较，并对深度学习 AUC 最大化的剩余和新兴问题进行了讨论。提供未来工作的建议。

    Mar, 2022

  • 仅从相关关键词和未标记文档中学习

    本文提出了一个理论上有保证的学习框架，用于无标签文档的分类问题，该框架可以灵活选择模型，并且有效地优化了接收器操作特征曲线下的面积，并在基准数据集上展示了其有效性。

    Oct, 2019

  • 一元 ROC 曲线下面积的界

    本文提出了一种新的替代损失函数来优化 AUC，避免了训练数据之间的成对比较，具有线性的时间和存储复杂度，并对在线学习和批处理算法进行实验以说明其有效性。

    Apr, 2018

  • 一种强健的 AUC 最大化框架，同时进行异常值检测和特征选择用于正 - 未标注分类

    提出了一个强健的学习框架，它将 AUC 最大化，异常值检测和特征选择相结合，以解决正样本未标记（Positive-Unlabeled）分类问题。通过理论分析和实验验证，表明该模型是有效的。

    Mar, 2018

  • 一遍 AUC 最优化

    本研究提出一种基于回归的算法和一种随机算法，用于一次遍历训练数据集并进行 AUC 优化，可以高效地处理高维数据，并且只需要在内存中维护训练数据的前两阶统计量。

    May, 2013

  • 通过多任务 AUC 优化学习个性化属性偏好

    提出一种基于多任务学习的方法，通过属性偏好学习、AUC 损失函数以及梯度的高效计算方法，实现了个性化的属性学习，进而保证个性化的排序预测效果。

    Jun, 2019

  • 随机近端 AUC 最大化

    本文提出了一种新颖的随机近端算法来最大化 ROC 曲线下方区域（AUC），并在各种应用领域的基准数据集上进行了广泛的实验，证明了该算法优于现有的 AUC 最大化算法。

    Jun, 2019

  • 优化 AUC 是否划算？

    通过提出一种高效的算法 AUC-opt 来寻找证明最优 AUC 的线性分类器，并且证明问题在一定条件下是 NP 完全的；此算法在实验中证明相较于其他方法有所改善，但在大多数测试数据中表现并不如标准分类器。

    Jun, 2023