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dawid-skene model
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ICML
基于注释者共现插值和可证实对称非负矩阵分解的众包
本文提出了一种基于对称非负矩阵分解的方法来解决从嘈杂、不完整和众包注释中无监督学习 Dawid-Skene（D＆S）模型的长期挑战，该方法确保了 D＆S 模型的可识别性，具有低样本复杂性，并通过轻量级的算法解决共现问题来提高其可靠性。
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3 years ago
基于置换的众包标注模型：最优估计与鲁棒性
本文提出一种排列模型 - 用于聚合和去噪众包标注数据，该模型是对经典的 Dawid-Skene 模型的重要推广，并介绍了一种新的误差度量方法，用于比较不同的估计器。我们设计了两种计算有效的估计器：WAN 估计器和 OBI-WAN 估计器，并
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8 years ago
众包的最优速率中的精确指数
本文研究了通过非专业工作者提供的标签进行聚合的最佳错误率，并在 Dawid-Skene 模型下建立了匹配的上下界和精确指数，该精确表征错误指数允许我们陈述达到 ε 比分类误差所需的精确样本大小要求，此外，我们的结果表明，各种由一致估计初始化
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8 years ago
ICML
基于信念传播的众包分类最优推断
本文研究了在众包标注过程中，利用 Dawid-Skene 模型恢复错误标注并输出正确标注问题，提出了一种更紧密的下限和 Belief Propagation （BP） 算法来解决这一问题。实验结果表明，BP 是所有算法中最优的。
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8 years ago
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