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classification risk
搜索结果 - 5
问答标签学习
本文提出了一种新的注释方法 Q&A 标注，其包含一个问答生成器和一个注释者，该方法的标签生成模型的推导不是基于预先假设的假设，而是基于 Q&A 标注的定义方法。我们还推导出一个用于评估使用 Q&A 标签指定实例的普通监督机器学习的分类风险的
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a year ago
领域泛化中模型验证的原则方法
本研究旨在解决域泛化问题，提出了一种新的模型选择方法，该方法综合考虑分类风险和域差异。通过实验结果验证了该方法的有效性。
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a year ago
任意损失和模型的多补充、无标签学习
本文提出了一种名为补充标签学习的弱监督学习框架，能从任意数量的补充标签和无标签样本中进行无偏估计的分类风险，并能使用任意损失函数和模型进行训练，同时通过实验验证了该方法的有效性。
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4 years ago
通过经验风险最小化从成对相似性 / 不相似性和无标签数据中进行分类
该论文提出了一种利用成对数据信息进行分类的方法，其中使用了经验风险最小化方法来评估分类风险，可以从成对相似性和未标记数据计算出分类风险的无偏估计器。这种方法不仅可以处理相似性，而且还可以处理不相似性，并且可以估计误差范围。
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5 years ago
NIPS
学习互补标签
该研究提出一种新的方法，即利用互补标签进行多类别分类的学习，探讨该方法在应用中的可行性以及解决互补标签信息量不足难题的方法，并通过实验证明了该方法的实用性。
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7 years ago
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