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搜索结果 - 4
AAAI
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
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7 months ago
AAAI
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，
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7 months ago
AAAI
部分标签回归
本文提出了首个对部分标签回归进行研究的简单基线和改进型候选标签鉴定方法，并证明了这两种方法的模型一致性和收敛分析，在实验中验证了其有效性。
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a year ago
ICLR
实例相关部分标签学习的分解生成过程
本文针对实例相关的问题提出了一种新的局部标签学习方法，基于一种通过概率分布模型显式建模候选标签生成过程的最大后验 (MAP) 方法进行研究。
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2 years ago
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