label estimation | BriefGPT

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CVPR面向有噪标签学习的概率端到端噪声校正
该研究提出了一种名为 PENCIL 的端到端框架，它可以更新网络参数和标签估计作为标签分布，在不需要辅助干净数据集或关于噪声的先验信息的情况下，实现了对具有噪声的合成和真实世界数据集的更加通用和鲁棒的分类。
PDF5 years ago
ICCV无监督视频重新识别的动态标签图匹配
本文旨在探讨如何在无监督行人重识别系统中进行跨摄像头标签估计，并提出了一种动态图匹配方法 (DGM)，通过学习中间估计标签来更新图像图和标签估计过程，降低跨摄像变化造成的不准确性。在多个基准测试中进行了广泛的实验，结果表明，DGM 与全监督
PDF7 years ago
KDD球场学习：从粗略的组间比较中估算标签
利用约束比例而非标注样本估算标签的研究，对应用真实环境、情感分析和探索性分析二者进行了强力演示。
PDF8 years ago
条件概率树的估计分析与算法
本研究考虑在 O (log n) 时间内估计标签的条件概率。通过将此问题归约为树状结构中的一组二分类回归问题，分析了与树的深度成比例的代价上限，并提出了第一个可证明构建标签的对数深度树来解决此问题的在线算法，经实验证明适用于约 106 个标
PDF10 years ago
高维聚类的有影响特征的 PCA
研究使用 Influential Features PCA (IF-PCA) 方法，通过选取 Kolmogorov-Smirnov（KS）得分最高的小部分特征，利用 k-means 算法估计标签来解决聚类问题，特别针对”p>>n” 现代情况
PDF10 years ago