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  • 比照进修引领弱标签进修新SOTA,浙大新研究入选ICLR Oral

    本文介绍浙江大学、威斯康星大学麦迪逊分校等机构的最新工作 PiCO,相关论文已被 ICLR 2022 录用(Oral, Top 1.59%)!偏标签进修 (Partial Label Learning, PLL) 是一个经典的弱监视进修问题,它允许每一个训练样本关联一个候选的标签荟萃,适用于许多具有标签不确定性的的现实世界数据标注场景。然而,现存的 PLL 算法与完全监视下的法子依然存在较大差距。为此,本文提出一个协同的框架解决 PLL 中的两个关键研究挑战 —— 表征进修和标签消歧。具体地,

    2022年 2月 17日
  • 何为多标签分类?这里有几种实用的经典办法

    这可能是最实用的多标签分类小贴士。

    2021年 10月 12日