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对比学习引领弱标签学习新SOTA，浙大新研究入选ICLR Oral

对比学习引领弱标签学习新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%)！偏标签学习 (Partial Label Learning, PLL) 是一个经典的弱监督学习问题，它允许每个训练样本关联一个候选的标签集合，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 算法与完全监督下的方法依然存在较大差距。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 —— 表征学习和标签消歧。具体地，研究者提出的 PiCO
2/17/2022 2:28:00 PM
机器之心
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