使用广义鲁棒损失提升单一正标签多标签分类

May, 2024

使用广义鲁棒损失提升单一正标签多标签分类

Boosting Single Positive Multi-label Classification with Generalized Robust Loss

Yanxi Chen, Chunxiao Li, Xinyang Dai, Jinhuan Li, Weiyu Sun...

TL;DR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。

Abstract

multi-label learning (MLL) requires comprehensive multi-semantic annotations that is hard to fully obtain, thus often resulting in missing labels scenarios. In this paper, we investigate Single Positive multi-label lear

multi-label learning single positive multi-label learning pseudo-labeling robust loss imbalanced data

发现论文，激发创造

单正样本多标签学习中标签偏差的理解

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

利用单个正标签学习多标签分类问题并识别未知标签

本文提出了一种基于熵最大化损失和非对称伪标签方法的单正类多标记学习方法，能够有效改善 SPML 问题中假阴性标签的影响，提高多标签分类准确性，实验结果表明该方法在四个基准数据集上取得了最新的最佳表现。

Mar, 2022

单正多标记学习的伪标签

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

可以使用类先验来帮助单阳性多标签学习吗？

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

多标记学习缺失标记的简洁且健壮的损失设计

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

单正多标语义学习中的视觉语言伪标签

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

从单一正样本实现多标签学习

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

多标签分类只需要正标签

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

概率部分多标签学习

这篇论文介绍了一种新颖的概率方法，名为 Partial Multi-label Learning（部分多标签学习），在这种方法中，每个训练实例对应一组候选标签，其中只有一部分是正确的；与现有方法相比，它不需要次优的消岐，因此可以应用于任何深度架构；在人工和真实数据集上进行的实验证明，Partial Multi-label Learning 在候选集中噪声高的情况下表现出色，优于现有方法。

Mar, 2024

缺失标签的大规模多标签学习

本文研究多标记问题的通用经验风险最小化框架，提出了一种简单的框架，能高效地解决数据中存在缺失标记和标记量极大的问题。通过特定损失函数的结构，基于该框架设计了有效算法，进一步证明了该框架在存在缺失标记时的形式化过度风险边界。此外，对于低秩促进的迹 - 范数正则化，我们的风险界更紧，表现出更好的泛化性能。最后，在各种基准数据集上进行实验，证明了本方法的优越性以及其可扩展性。

Jul, 2013